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1.
粗集中属性约简的一种启发式遗传算法   总被引:23,自引:1,他引:22  
为了获得决策系统中属性最小相对约简,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法。通过构造一个新的算子来引入启发式信息,使得选择的属性子集的分类能力不变。该算子体现了一种利用启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度。从理论上对算法作了分析,对新算子所能选择属性子集的分类能力不变作了证明。最后的实例表明,该算法能有效地对决策系统进行最大程度的约简。  相似文献
2.
关于21世纪信息科学发展的一些见解   总被引:21,自引:0,他引:21  
今日的信息理论像一个多学科讲坛,不同的信息问题研究者,把一些分布在不同领域里的信息概念加以阐述、系统化并提出了许多新颖的命题。传播学家呼吁:公平的信息获取才是信息对称的基本保障;通讯工程师说:当受信者对一个事件出现的验前概率估计越小时,他获得的信息量就越大;计算机科学家则说:微处理器时钟频率的大小,决定着它处理信息的速度高低;生物学家则高呼:脱氧核糖核酸上的信息是控制子代和亲代相像的唯一源泉。凡此种种表达了不同的信息问题研究者对不同领域信息问题的见解。他们用各自学科的语言阐述自己的看法,而且都深…  相似文献
3.
关联熵及其应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
本文拓广熵的概念,引入偏熵与关联熵,分析其属性,定义关联熵系数,并介绍其在假设检验,一致性分析中的应用。这一关联熵分析方法,与传统的假设检验方法相比较,意义更为直观明确;与人们熟知的相关系数法相比较,内涵更为深刻,方法更为有效。  相似文献
4.
熵值法及其在确定组合预测权系数中的应用   总被引:10,自引:1,他引:9  
组合预测方法能有效地提高预测精度,因而在众多领域有广泛的应用。其研究的核心的问题就是如何求出组合预测加权平均系数。本文从信息论的观点出发,利用信息论中熵值的概念,重新定义预测误差序列的变异程度,从而获得计算组合预测加权系数的一种方法。该方法具有概念清楚、计算简单的特点。实例计算结果令人满意。  相似文献
5.
效用风险熵   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文提出由客观状态的不确定性和结果价值两方面因素造成的效用风险的概念,定义并构造效用风险函数和效用风险熵的函数表达式,剖析其主要数学特性,阐明效用风险函数和效用风险熵作为客观状态和决策行动方案的效用风险测度函数的合理性.  相似文献
6.
关于粗糙集理论与信息熵的几点注记   总被引:7,自引:7,他引:0  
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。  相似文献
7.
信息论与水利建设项目的灰色系统评价   总被引:5,自引:0,他引:5  
根据信息论中关于熵的理论,结合特尔菲法,层次分析法等,提出了一种新的指标权重确定方法--基于熵的指标权重确定法,并据此对水利建设项目进行了灰色系统评价,该方法为水利建设项目综合评价提供了新的途径。  相似文献
8.
阵列偶的完全采样和折叠分析   总被引:5,自引:1,他引:4  
讨论了阵列偶完全采样和折叠后,其自相关函数与变换前的阵列偶自相关函数间的关系,证明了当最佳二元阵列偶经第i维完全采样变换和折叠变换后,其结果仍为最佳二元阵列偶。  相似文献
9.
基于信息论和遗传算法的Bayesian网络弧定向方法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
Bayesian网弧定向问题是Bayesian网学习的一个重要方面.提出了一种基于信息论和遗传算法的Bayesian网弧定向算法.将信息论中鉴别信息这一概念引入Bayesian网学习中来,以鉴别信息定向后的网络为基础网,并设计相应的适应度函数和遗传算子,使该算法能够收敛到全局最优的Bayesian网结构.从而极大地减弱了单纯利用遗传算法学习对初始群体的依赖性,提高了算法的收敛速度.实验结果表明:该算法能够有效地解决Bayesian网弧定向问题.  相似文献
10.
采样成像系统中的欠采样噪声分析   总被引:4,自引:2,他引:2  
在分析欠采样噪声机理的基础上,针对大多数采样成像设备中存在的带内和带外的欠采样噪声,使设备性能下降的问题,建立了欠采样噪声的数学模型和应用分析模型。研究了图像捕捉系统中,欠采样噪声与系统设计参数的关系,给出计算机仿真结果。讨论了消除欠采样噪声的途径。  相似文献
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