基于广义相对信息熵的数据融合系统性能评估

提出基于度量融合系统信息量增加量的性能评估方法。该方法利用广义相对信息熵作为度量数据融合使系统信息量增加量的指标。将各种常见的不确定信息在模糊测度的框架中表达，利用Shapley熵测度系统信息的信息量。将相对熵推广到模糊测度的Shapley熵中，其归一化值作为定量评价数据融合系统性能的标准，该方法在模糊测度的框架中度量融合系统对系统信息质量的提高，普适性强，是数据融合系统性能评估的一种有效方法。     

基于虚拟传热的能耗均衡幂律重部署算法

针对大规模双层无线传感器网络自移动传感器节点覆盖控制的能耗均衡问题,提出一种基于虚拟传热的重部署算法。建立了以二次熵为基础的幂律熵模型,设计传感器节点与汇聚节点之间的绝对移动方法;利用邻居节点之间幂律熵流动的平衡关系,建立熵平衡方程,采用相对熵求得相对移动中参照节点选取概率的权重,设计相对移动方法。叠加两种自移动方法,进行迭代,达到网络熵平衡。实验表明,所提算法能够高效实现能耗均衡,及时避免能量空洞,延长了网络生命周期,并提升了覆盖率。     

基于熵权的多传感器目标识别方法

针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种基于熵权的多传感器信息融合方法。该方法根据熵论的基本原理定义熵权,通过引入优异度、次异度的概念,采用相对接近度来评判距离的大小,从而给出目标识别规则。该方法利用熵权避免了特征指标权重选取的主观性,提高了目标识别结果的客观性和准确性。工件识别实例验证了算法的有效性和可操作性。     

基于图像灰度熵的团块目标检测方法

针对面向自动目标识别(ATR)的图像数据压缩方法,感兴趣区域(ROI)检测器的设计是需要解决的一个关键问题。图像灰度熵可以有效地反映图像中像素灰度变化的剧烈程度,并且与图像均值有关。提出了一种基于图像灰度熵的团块目标检测方法,实现了对可见光和红外图像中坦克、飞机、舰船等团块目标的有效检测。实验表明该方法具有较好的稳健性和适应性,优于基于分水岭的检测方法,满足面向ATR图像数据压缩方法ROI检测器的设计要求。     

基于不确定性测度相对熵的资产组合优化

假设投资者是风险规避型,运用相对熵测度均值-方差模型参数不确定性程度,研究投资者在最坏情境下的资产组合优化问题。基于均值-方差模型,在相对熵某一正常数约束下构建描述资产组合优化问题的最小-最大化模型;运用拉格朗日法获得模型相应最优解,分析模型参数不确定性对资产组合优化的影响;最后,基于不同类型资产组合样本数据做对比性实证研究。结果表明:最坏情境下,随着模型参数不确定性程度增加,尽管投资者增加风险资产投资但资产组合业绩在下降;资产风险溢价不确定性对资产组合的影响强于风险溢价协方差不确定性;仅当相对熵低于风险中性测度相对熵时,投资者才会投资风险资产,否则离开金融市场;替代性投资有助于降低参数不确定性对资产组合优化的影响,提升资产组合业绩。研究不但为参数不确定性最坏情境下的资产组合优化问题提供了一个分析框架,而且为金融市场上的"非市场参与"现象提供了一个解释。     

商业银行经营实力的二次相对评价

首先运用熵权系数法对我国商业银行经营实力进行客观评价,在此基础上,应用二次相对评价方法来反映它们的主观努力程度及其有效性。所得评价结论全面反映了我国商业银行的经营实力水平。     

Multi-attribute decision making model based on optimal membership and relative entropy

To study the problems of multi-attribute decision making in which the attribute values are given in the form of linguistic fuzzy numbers and the information of attribute weights are incomplete, a new multi-attribute decision making model is presented based on the optimal membership and the relative entropy. Firstly, the definitions of the optimal membership and the relative entropy are given. Secondly, for all alternatives, a set of preference weight vectors are obtained by solving a set of linear programming models whose goals are all to maximize the optimal membership. Thirdly, a relative entropy model is established to aggregate the preference weight vectors, thus an optimal weight vector is determined. Based on this optimal weight vector, the algorithm of deviation degree minimization is proposed to rank all the alternatives. Finally, a decision making example is given to demonstrate the feasibility and rationality of this new model.     

基于位平面熵及分布熵的图像检索

针对基于位平面熵进行图像检索存在的问题,提出了位平面熵的改进方法。该算法采用改进的位平面熵来消除熵的对称性对检索效果造成的影响。提出采用位平面分布熵来描述位平面的空间特征,解决了仅依靠位平面熵检索效率低的问题。结合位平面熵及位平面分布熵,给出了图像间的相似性度量准则。仿真实验证明,该算法无论在检索率、精确度还是平均正确率上都具有更好的检索效果。     

犹豫模糊信息下的双向投影决策方法

研究了面向犹豫模糊信息的投影决策方法. 定义了犹豫模糊信息下， 方案和正、负理想点形成的向量表达方式， 建立了针对犹豫模糊信息的向量投影测度方法； 提出了基于正负理想点的贴近度测算公式； 构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的属性权重确定模型. 算例说明方法的有效性和可行性.     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于信息熵的景象匹配区选取方法

提出一种基于信息熵的景象匹配区选取方法。根据基准图的适配性要求,分别以改进的图像信息熵、Frieden灰度熵和归一化平均互信息作为特征指标,考查基准图的景象信息量、特征稳定性和区域唯一性,并以此为依据,采取分层选取策略选取基准图。仿真和实验结果表明,所选基准图具有较高的自匹配概率和较小的匹配误差,能够满足适配性要求。     

基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判

给出了一种基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判方法 .该方法通过两两元素相对比较技术 ,采用三角模糊数来建立判断矩阵 ,改善了 AHP方法所给出判断矩阵的不平衡问题 .根据水平截集和乐观指标 ,进行模糊区间运算 ,从而得出熵权 ,再根据熵权的大小对鱼雷系统进行分析与评判 .最后通过一个鱼雷系统评估和选择的实例来应用和检验这种系统综合评判方法.     

Fast recursive algorithm for two-dimensional Tsallis entropy thresholding method

Recently, a two-dimensional (2-D) Tsallis entropy thresholding method has been proposed as a new method for image segmentation. But the computation complexity of 2-D Tsallis entropy is very large and becomes an obstacle to real time image processing systems. A fast recursive algorithm for 2-D Tsallis entropy thresholding is proposed. The key variables involved in calculating 2-D Tsallis entropy are written in recursive form. Thus, many repeating calculations are avoided and the computation complexity reduces to O(L2) from O(L4). The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by experimental results.     

灰熵并行分析引导PSO求解多目标优化问题

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。〖JP2〗通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列,计算每个序列的灰熵并行关联度值,利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验,结果与差分进化算法及遗传算法进行比较,表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化,使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好,且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。     

投资基金群决策风险-收益模型

投资基金是一种主要用于证券投资的大众化工具 ,其特点是募集社会公众投资者基金 ,委托具有专门知识和经验的专家经营操作 ,并将最终的收益分配给投资者 .本文综合考虑收益、风险和交易费用三个目标 ,讨论了含有无风险资产的证券组合投资问题 ;首先利用相对熵方法 ,将专家群体对目标和权重的建议水平及其偏好集结成群体偏好和目标 ,然后建立相应的目的规划 ,并将目的规划问题等价地转化为两个线性规划问题 ;给出了算例 .     

广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

求解线性规划问题的区间调节熵方法

为丰富线性规划问题的熵函数方法,提出了求解线性规划问题的区间调节熵方法。首先利用对偶理论将线性规划问题转化为极大极小问题,建立并讨论了调节熵函数的区间扩张及其收敛阶。其次,构造了求解线性规划问题的区间调节熵方法并证明了其收敛性,最后进行了大量的数值实验。实验结果表明该算法是可靠和有效的。     

一种新的图像融合及性能评价方法

通过重新定义交叉熵,并将其与熵相结合,提出了一种新的评价图像融合性能的目标函数,即综合熵。将取亮度最大值和对两幅图像进行加权平均的两类图像融合方法相结合,对上述目标函数进行迭代寻优,给出了一种新的图像融合算法。对包括红外与可见光图像,雷达与可见光图像,以及不同性能的可见光图像等多组图像进行实验,结果表明图像融合新算法和性能评价指标都是有效的。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

基于边界域条件熵的不确定性度量标准

不确定性度量研究是粗糙集理论的重要问题之一,系统的不确定性是由边界域的存在造成的。根据变精度粗糙集思想,将边界域对象分成弱一致性对象和不一致对象集合。结合信息熵与不确定性间的关系,提出一种基于边界域条件熵的不确定性度量标准。通过理论分析证明,边界域条件熵在衡量决策系统一致性程度时,与普通条件熵具有相同的判别作用;在粗糙集特征约简的启发式条件中与粗糙集正域等效。