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Shannon公式改造 总被引:1,自引:1,他引:0
所要改造的是Shannon熵公式和Shannon交互熵公式;目的是使之适于信号在逻辑上并非互不相容时的情况,从而适于度量语义信息和感觉信息,及连续信号的主观信息。为此,首先要区分两种概率。 我们且以语句集S={“无雨”,“小雨”,“大雨”,“有雨”}为例来说明。设每次人只选择其中之一S,∈S(j=1,2,3,4)描述无雨,小雨,大雨三种天气状态之一x_i∈x(i=1,2,3)。关于s_i,一是它被选择的概率P(S_i);一是它的逻辑概率,即所有使S_i,为真的x_i发生的概率Q(S_i)。两者之间的关系是P(S_i)≤Q(S_i)。仅当S_i和S中所有其它语句互不相容时,P(S_i)=Q(S_i)。比如,P(“无雨”)=Q(“无雨”)。并且, 相似文献
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通过模糊译码,我们可以使用简单的数学变换,把三元色信号 B,G,R 转换为心理颜色尺度θ,r,z,并且可以得到一个和牛顿色盘有类似性质的四元色心理颜色空间以及可用于机器人的四元色色觉机制数学模型。使用三元色模型,我们做了联机颜色识别实验,实验结果证明方法简单可行。 相似文献
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广义熵和广义互信息的编码意义 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先简要介绍了作者早时修想出的预测熵,广义熵和广义互信息,然后讨论了预测熵,广义熵和广义互信息的编码意义,定义了限误差信息率R(AJ),证明广义熵是给定误差限广义信息量I(xi;yj)代替经典理论中失真量d(xi,yj),从而把信息率失真论改造为保精度信息率论。文中同时提供了推导出的二元相似信源的保精度信息率函数,和上机计算出的以图像视觉为例的多元相似信源保精度信息率函数R(G),并提供了R( 相似文献
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