广义熵与样本熵差渐近计算

本文引进(k,s)阶广义熵,q阶Shannon熵及q阶Renvi熵。考察其极值性,单调性等基本特性,论述其作为随机模式在主观先验知识条件下不肯定性度量之特征。通过与数据方差的比较,阐明数据熵差作为数据差异性度量的一系列性质。最后利用对数(?)函数给出样本熵差的渐近计算。     

模糊集的一类新广义熵

目的研究模糊集的一类新的广义熵。方法将离散随机变量的(k,q)阶广义熵推广到模糊集理论中,定义模糊集的(k,q)阶广义熵和q阶Shannon熵,讨论q阶Shannon模糊熵和q阶Re-nyi模糊熵之间的关系。结果得到了(k,q)阶广义熵和q阶Shannon模糊熵的一系列性质,并且证明了当q≥0.5时,q阶Shannon模糊熵是F(X)上的一个σ-熵。结论拓广了模糊熵,为模糊信息学的深入发展提出了新的思路。     

证券投资组合中的熵优化模型研究

为了解决马科维茨(Markowitz)模型中以证券收益率的方差测度投资风险的局限性,基于熵以及差熵的概念,在研究其均值方差模型的基础上,提出用熵和差熵来作为风险的度量方法,从而建立了几种关于熵的证券投资组合优化模型,使对证券投资组合模型的研究和应用更加合理、客观.     

最小均熵差准则与模式聚类

作为最小均方差准则的拓广,本文从数据熵、数据熵差引进最小均熵差准则,并应用于数据与模式聚类;给出基予最小均熵差准则的动态聚类算法与系统聚类算法,最后通过一个应用示例说明这一最小均熵差准则模式聚类的有效性与优越性。     

最小均熵差准则与模式聚类

作为最小均准则的拓广，本文从数据熵，数据熵差引进最小均熵差准则，并应用于数据与模式聚类；给出基予最小均熵差准则的动态聚类算法与系统聚类算法，最后通过一个应用示例说明这一最小均熵差准则模式聚类的有效性与优越性。     

汉字最高阶条件熵及其实验测定

在文字的信息熵中，最高阶条件熵的最本质的，最重要的，是度量文字信息量的主要依据。本文论述了汉字最高阶条件熵的基本内涵和数学模式，以及最高阶条件熵与句熵的内在联系，结合汉字在语言中的实际使用情况，提出了在汉语句子的基础上，通过可控的，顺序猜字试验，求出试验句子的句熵与对应的最高阶条件熵的方法，并建立了为之服务的计算机测试系统，初步试验证明，机测系统是成功的，取得的数据是可靠的。     

带有Yager熵约束的方差-混合熵投资组合优化模型

通过引入可信性方法和Yager熵约束,建立以方差-混合熵（VHE）为风险度量的投资组合优化模型,通过上海证券交易所数据对均值-方差-混合熵模型（MVHEM）、均值-方差模型（MVM）和均值-混合熵（MHEM）模型进行实证比较分析。结果表明,本文所构建的模型可以较好地均衡方差和混合熵在风险控制方面的作用,Yager熵约束的引入可以进一步增强模型的稳定性,在控制风险水平的条件下实现了相对更高的累计收益。     

癌症基因表达数据的熵度量分类方法

基因芯片技术的出现和发展为生物医学领域带来了深远影响,运用分类方法研究其产生的海量数据对癌症的分类及治疗有重要意义.该文提出一种利用熵度量作为指标进行癌症基因表达数据特征提取的方法.首先对基因表达数据进行筛选并计算各个基因的熵,然后提取出熵最大的若干基因作为特征基因,并用支持向量机进行分类.对前列腺癌基因表达数据的留一法以及分组法实验都证明了该方法的有效性.     

模糊粗糙集粗糙熵的修正

在粗糙集理论中,由于用模糊粗糙熵去度量RF集的不确定性更具有直观性,所以如何利用香农信息熵理论定义模糊粗糙集的熵的度量,是一个值得研究的问题.结合知识粗糙性和信息熵给出了模糊粗糙集的熵的度量新定义,并对其一些性质进行了讨论.     

一般二元关系中基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

不确定性度量是粗集理论研究的重要内容之一。基于信息论,结合Pawlak拓扑思想,提出了一般二元关系（自反性）下基于边界域的知识粗糙熵新定义,修正了粗集粗糙熵的定义。相对于传统粗糙熵,新的知识粗糙熵概念能更准确地度量知识和集合的不确定性,并在此基础上证明了新的知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随知识分辨能力的增强而单调下降。     

熵(Ⅱ)

介绍了解决遍历理论经典问题的Kolmogorov熵,以及为研究拓扑动力系统而产生的拓扑熵等概念,进而引导读者对这一引人入胜的领域去进行研究.     

玻尔兹曼熵和克劳修斯熵的关系

由玻尔兹曼熵关系推导出了克劳修斯熵的表达式，论述了玻尔兹曼熵和克劳修斯熵的关系。     

正确理解熵概念和熵公式——对“物理学中的熵概念”一文的商榷

针对“物理学中的熵概念”一文的几个主要观点逐一进行了分析,认为一般教科书中对熵公式中作为积分因子的１／Ｔ的Ｔ的解释并无失当之处,倒是该文的解释恰恰是错误的．指出：克劳修斯熵公式和波尔兹曼熵公式在熵概念上是相同的,它们计算的都是熵的增量;二者的区别仅仅在于前者是宏观热力学的计算公式,后者给出了统计物理学的解释和计算公式．     

熵(Ⅰ)

一般不确定性问题所包涵的“不确定”的程度，在多数情况下是可以用数学来定量地描述的，关于不确定性的数学度量，我们称之为熵．这里，首先介绍物理学家、化学家早已熟悉的热力学熵，并对古典的Boltzmann熵作数学描述，进而对随着信息理论的需要而出现的Shannon熵作一番论述．并对熵在现实世界中的应用进行研究．     

熵、信息熵和心电图的分维

本文导出分维和熵的表示式并指出了分维的物理意义，计算了正常心电图和病态心电图的关联维数．结果表明，正常心电图比病态心电图的关联维数要小，理论和实际符合．     

熵与信息

从熵的微观意义出发 ,利用麦克斯韦妖的启示 ,将热力学熵概念应用于信息论中 ,揭示了信息量与信息熵之间的关系 ,并且说明了信息熵在信息论中的重要地位。     

矿井系统的广义熵理论研究

本文主要用系统的观点，侧重于矿井系统的特性特别是模糊与随机特性的分析与描述，提出了矿井系统的广义熵理论的概念、研究与应用方法．并对不同的矿井系统结构进行了结构熵──有序度的评价。     

矿井随机与模糊系统广义熵理论及其应用研究

侧重于矿井系统的随机与模糊特性的分析与描述。给出了矿井随机模糊系统的定义，提出了新的矿井随机模糊系统我熵理论研究的研究领域，基本概念，函数表达式等对不同的矿井系统结构进行了结构熵评价。     

由信息熵到统计熵的推导

由信息熵的表达式通过演算可以导出统计热力学的正则系综的体系熵函数的表达式,说明用信息论的原理和方法是可以来研究热力学体系的有关信息的。熵函数的物理意义将扩大到信息论的范畴,熵与信息论中的“不确定性”相对应。同时,可以说明当代科学技术发展的特点是高度分化和高度综合相结合,而以综合性、整体性为主的发展总趋势。