信息论中的概率统计

本文简要叙述了概率统计在信息论中的一些重要应用,期望揭示出信息论的基本特点,以利于信息论的教学与学习.     

信息论中的概率统计

本文简要叙述了概率统计在信息论中的一些重要应用,期望揭示出信息论的基本特点,以利于信息论的教学与学习。     

概率论与数理统计在信息论中的应用

信息论是一门新兴学科,它的很多内容与数学理论息息相关,特别是概率论与数理统计.从某种意义上来讲,它可以看做是统计数学的一个分支.本文简要叙述了概率统计在信息论中的一些重要应用,期望揭示出信息论的基本特点,以利于信息论的教学与学习.     

信息论基础教学方法改进的探讨

针对信息与计算科学专业学生普遍反映学习比较困难的情况及信息论基础教学过程中存在的问题，本文就信息论基础教学内容选取的重要性，信息论基础教学现存的问题，信息论基础教学方法改进的措施等方面展开了探讨．     

信息论的创立及其对现代社会的影响——兼论信息时代对公安信息工作的要求

本文阐述了申农(C.E.Shannon)信息论的创立过程,誊清了在信息论研究中的一些错误观念,评述了信息论对社会发展所做的巨大贡献及其对现代社会产生的正反两方面的影响,对此,提出信息时代对公安信息工作的几点要求.     

关于粗糙集理论与信息熵的几点注记

基于信息论中信息熵的概念及性质，在粗糙集的信息系统中添加一个概率测度后，对信息论和粗糙集理论中的一些概念进行了比较，给出了粗糙集理论中知识粗糙性、边界和知识约简在信息论中的解释，并将概率论、信息论和粗糙集的知识相结合，得到了一种规则提取的新方法。     

软件仿真在《信息论基础》课程教学改革中的应用

信息论基础具有理论性强、抽象难懂、内容广泛的特点。针对这一状况,本文对《信息论基础》课程的教学内容、教学方法和手段以及实验教学等方面分别进行探索与实践,开发了一套用于辅助《信息论基础》课程教学的仿真软件,有效的帮助学生学习《信息论基础》课程,显著提高学习质量的同时,也帮助教师减轻讲授负担,使教与学达到真正意义上的双赢。     

信息与社会信息在科学哲学上的不同内涵

社会信息不同于一般信息论的信息。一般信息论的信息,主要是计算机处理前已经形成的信息,这种信息奠基在社会信息基础上。信息是人、动物通过中介工具(包括人工智能物)对于对象的内容、运动特性、本质等的把握的成果。信息不是与物质、意识相并立的第三种存在物,也不是统一世界的本体。社会信息具有双重基本意蕴,广义是相对于动物把握的信息而言,是人对物质世界直接或者间接的把握的结果;狭义是人对社会的认识成果。广义的社会信息论包括了一般信息论。在此基础上,展开对社会信息论的研究,具有超越于一般信息论的意义。     

从信息论角度谈比喻修辞的构成机制

自一八四八年美国数学家维纳和申农创立信息论以来,在五光十色的新兴现代学科之中,信息论即成了最引人注目的现代前沿学科。近三十年来,它一方面不断地丰富、完善和发展着本身的理论体系,另一方面,它又以其方法性的普遍特征,向其它各种学科发出了猛烈的冲击,给许多学科带来了意外的希望,语言学就是其中之一。人们把信息论的原理引入语言学范围,用信息论的观点、办法来解释种种语言现象,对语言学的一些传统观念进行了重新的探索。随着信息语言学这一学科的建立,用信息论的基本原理和方法去探讨以研究人     

基于互信息的并行约简

将并行约简理论和信息论相结合，提出了信息论意义下的并行约简概念（原并行约简理论是代数意义下的并行约简），并利用互信息的概念提出了基于互信息的并行约简算法．信息论意义下的并行约简的优点在于：处理不一致数据时可以保留比代数意义下的并行约简更多的分类信息．最后从理论上探讨了信息论并行约简和代数并行约简的一致性和差异性，将两者进行了有机统一．     

基于特征相关学习的网页信息提取方法

为了给出网页信息提取方法的数学形式化的理论分析,首先用一维空间域的信息函数来表示网页信息,并通过分析网页过滤过程,推导出网页信息过滤定理.然后通过分析网页的相似性,推导并提出一种基于相关过滤的网页特征信息的提取理论.在这个理论基础上,融合基于标识规则和基于内容规则的两种方法,提出一种基于特征相关学习的网页信息提取方法.导出的特征提取理论和实验结果表明这种方法具有较好的准确率.     

扎根理论研究方法在个人信息管理中的应用研究

在分析个人信息管理的含义、特征和扎根理论研究方法特点的基础上,探讨了扎根理论在个人信息管理研究中的适用性,重点构建了基于扎根理论的个人信息管理研究模型,指出了每个阶段的主要任务,提出了运用扎根理论进行个人信息管理研究应当注意的几个问题,探讨了扎根理论研究方法的应用前景。     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法。一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。     

最大信息熵引信起爆控制

目的 从理论上分析减小引信炸点散布的方法,研究引信起爆控制问题。方法 从熵的基本概念和Ｓｈａｎｎｏｎ信息理论的角度;将引信炸点作为信源处理,利用信息熵的理论方法,研究引信战技指标、炸点散布方差和引信控制量的关系。结果 在限定引信炸点散布方差条件下,炸点最大熵分布为高斯分布。提出引信信号处理所必须提取的最小信息量,为研究引信的信息处理寻找了一条新的方法。结论 引信起爆控制量的信息熵与战技指标有关,引     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋...     

耗散结构原理在边防情报系统中的应用

阐述了耗散结构原理,分析了边防情报系统的耗散结构特性,提出了利用耗散结构原理改善边防情报系统有序性的方法,以期指导边防情报实际工作。     

模糊信息粒化理论及应用研究综述

信息粒化因模拟人类分析处理复杂问题的方式而受到广泛关注．基于模糊集理论、粗糙集理论及商空间理论等典型信息粒化理论及方法的研究已取得长足的发展, 其中基于模糊集的信息粒化理论及方法旨在应对普遍存在的具有模糊性的问题和现象．本文综述模糊信息粒化理论与方法的建立及发展过程, 梳理模糊信息粒化研究成果的系统体系结构, 总结其在聚类、预测和关联规则挖掘等重要领域的应用，以促进该领域的研究．      

以组合故障案例为证据的一种诊断推理方法

针对单纯依靠案例特征之间的相似性进行推理、结果中将存在不确定性信息的问题,通过引入证据理论,将搜索结果中的故障模式构成目标识别框架,并基于案例之间的相似度,给定各故障模式的基本概率赋值.利用证据理论的组合规则,对搜索出的相关案例样本进行信息融合,从全局相似度中有效地分离出案例对特定故障模式的确定性信息,从而降低了推理结果中故障模式的不确定性信息.对大机组实际故障数据的应用,证明了方法的有效性,为组合故障的案例推理提供了解决思路.     

浅谈人工生命与信息理论

随着科学技术的快速发展,人工生命的研究得到了越来越多的关注.研究的目的是探讨人工生命和信息理论的关系.采用类比和统计分析的方法,分析了信息理论应用在通信系统、自然生命系统和人工生命系统中的相似和不同点.指出随着拟自然生命程度的不断提高,信息理论在人工生命与自然生命系统中适用的差距会越来越小,信息理论是研究人工生命系统的基础,人工生命扩展了信息理论的应用领域.     

大学生学习效果影响因素的粗糙集分析

粗糙集理论是一种新的用于处理不确定性和模糊性知识的数学工具,它适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。研究了一种基于粗糙集理论的学习效果评价方法,通过运用该理论对采集到的大学生学习过程中的大量数据进行分析,对数据进行属性约简,从中得到影响学习效果的关键因素以及各因素间关系的决策规则,提出了一种基于评价学习效果的方法。通过实例,证明该方法是有效的。