运用熵极大化准则求解连续型不确定性决策问题

在 Kullback信息熵的基础上 ,对于状态空间为连续型随机变量的不确定性决策问题 ,运用熵极大化准则 ,将其转化为风险型决策问题 ,达到求解的目的.     

社会系统非平衡定态特性之系统方法研讨方略

运用系统方法理论研究社会系统取决于模型系统选取的合理程度． 由动力学变量决定的社会态函数所提供的信息可以定义Ｓｈａｎｎｏｎ 社会熵． 定态社会系统的产生熵可以描述社会系统的不可逆过程并且是一个很好的Ляпунов函数,它使我们对定态自组织的社会系统的整体稳定性充满自信．社会系统的Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ 方程及其定态解的时间发展行为可以解释社会系统的非平衡相变． 尤以知识结构的创新对社会系统的发展壮大以致于出现非平衡相变都起着决定性的作用．     

信息价值风险分析的熵-Bayes决策模型

分析了 Bayes决策中存在的局限性及其原因 ,并将熵理论应用于 Bayes决策 ,修正了 Bayes决策模型 ,得到进行 Bayes决策后验预分析的一个充要条件 ,提高了 Bayes决策的准确度.     

中国六部门可计算非线性动态投入产出模型的平衡增长解

依中国六部门静态投入产出表及中国统计年鉴实际数据构造出中国六部门可计算非线性动态投入产出模型 ,给出平衡增长轨道上价格、利润率、增长率、产出结构等的计算公式 .该模型的特殊情况即为众所周知的列昂惕夫线性动态投入产出模型及相应计算公式 .本模型的重要意义在于 :它是线性投入产出模型与可计算一般均衡 ( CGE)模型的统一 .它既克服了线性投入产出模型资本与劳动不可替代的缺点 ,又克服了 CGE模型理论上只能求静态平衡点的缺点.     

改进的熵值法及其在经济效益评价中的应用

运用熵值法进行经济效益评价时常会遇到某些指标的极端值无法处理的困难,本文通过对熵值法的改进,有效地解决了这个问题。     

关于熵、信息、序的五个佯谬

熵、信息、序的概念由来很久，准确理解和运用这些概念却往往被忽视。关于熵、信息、序的五个佯谬：信息既可以是有序的、又可是无序的；熵小必有序、熵大必无序；简单即有序、复杂即无序；信源熵等于信息量；混沌是高度复杂、高度有序的状态，源于对熵、信息、序概念的误解。准确把握熵、信息、序概念将使五个佯谬破解。     

遗传算法在决策表连续属性离散化中的应用研究

连续属性的离散化是压缩数据和简化分析的重要手段 ,也是模式识别、机器学习和粗集分析等领域研究的难点 .目前已出现多种离散方法 ,存在的主要问题是对离散效果影响较大的侯选分割点集选择带有较强的主观性 .最优离散化是 NP-困难问题 ,大多数离散化算法采用的启发式也难以得到较满意的离散效果 .基于粗集理论 ,探讨了上述问题 ,把分割点的优选问题转化为 0 -1整数规划 ,并提出一种用实数编码的遗传算法来计算最优分割点集.     

基于一般二元关系的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

针对一般二元关系(自反的),通过引入知识粗糙熵来刻画知识的粗糙性和粗集粗糙性,为以一般二元关系为基础的信息系统中知识的获取提供了理论依据.     

熵——度量随机变量不确定性的一种尺度

本文首先论述了不确定性的概念，而后介绍熵及其性质。在此基础上，引进了微分熵。最后论述离散随机过程熵，并且得到了一些结论。     

FMP与FMT问题的模糊熵三I算法及其还原性

讨论FMP,FMT问题的模糊熵三I算法解的存在条件,研究了三I解与模糊熵三I解的关系,获得了相当一般的情形———基于三角范数的剩余型蕴涵之模糊熵三I算法的一般计算公式,证明了这些算法在一定条件下是还原算法.     

基于RST的粗关系数据库的熵研究

熵是度量信息不确定性的重要工具,粗集数据分析方法研究粗关系数据库熵的重要方法。首次利用复合粗近似算子概念和方法,由属性值域上的二元关系导出了粗关系模式实例元组之间的二元关系,为利用粗集理论来研究粗关系数据库提供了必需的前提条件。在此基础上,提出了基于粗集的粗关系模式及其实例的信息熵和粗糙熵的概念,同时给出了它们的计算公式。最后以一个工程实例的计算验证了本文方法的有效性。     

基于限制容差关系的加权信息熵

信息论观点是利用粗集理论研究信息系统性质的一种重要途径和方法。从信息论角度研究不完备信息系统的属性约简问题。在仔细分析完备信息系统的信息熵概念的本质之后,通过引入权数,研究了基于限制容差关系的不完备信息系统加权信息熵和条件熵问题。还提出了基于一般的集值函数的信息系统加权信息熵和条件熵概念。所得结果为在一般二元关系下的信息和决策表的知识获取提供了理论依据。     

马尔可夫链在可靠性计算中的一些新应用

最近马尔可夫链在可靠性计算中被广泛地应用于串联系统、冗余系统、n中取 k系统、n中连续取 k系统、退化和可修系统。此方法通过使用一个有限状态马尔可夫链统一了可靠度公式。对此方法做了一个总结     

Relation Entropy and Transferable Entropy Think of Aggregation on Group Decision Making

1　 IntroductionThere are many methods in studying uncertainty,and among them the sets pair analysis isa new method. It is used widely in many fields,such as behavior science,social science,managementscience and so on,and the effectis especially betterin decision making.″Setspair″means the combination of two sets having some relation.In the view of systemscience,any two parts of system can be considered as a sets pair in certain condition,suchas system and circumstance,system and people,betw…     

用自组织理论诠释高等教育的开放性原则

物理学理论告诉我们,孤立系统的自发过程总是从有序到无序,只有是开放系统,从外界引入负熵流,才能使系统从无序到有序,这就是自组织理论。这与当代高等教育的全面开放性原则是一脉相承的。着重从自组织理论出发谈高等教育只有在办学体制、课程体系和资源等方面全面开放,才可以引入负熵流,获得生机。     

归纳式学习中连续型数据的区间划分问题

主要研究的是归纳式学习中连续型样本数据的分组问题 .在归纳式学习方法中 ,对样本数据的不同分组会直接影响到所生成的反映变量间相互关系的规则 ,从而影响到对新样本的识别效果 .特别是对样本数据为连续型的数据的分组问题 ,目前尚未得到很好的解决 .本文在类相关离散化方法的基础上 ,提出了用极大熵法进行初始区间划分 ,用多因素优选法调整区间的边界 ,二阶概率统计检验与实际意义相结合进行区间合并的一整套划分区间的方法 ,并用本文建立的新方法体系对中国宏观经济的某些指标间的相互关系进行了分析 ,取得了良好的效果.     

产生幂律等分布的一种机制

针对在复杂性系统研究中幂律分布扮演着越来越重要的角色而又不存在公认的合理导出的矛盾,基于复杂性系统的不可解性,在非完整统计的思想基础上,分别在归一化条件、统计平均和Shannon熵的方程中引入不同的指数因子,由最大熵原理推导出了指数函数、幂函数和幂函数与指数函数乘积形式的概率分布函数;展现了由Shannon熵和最大熵原理推导等概率假设的过程;同时也展现了可导出指数分布、幂律分布和幂函数与指数函数乘积形式分布的一种新机制,即最大熵原理。     

二维相关信息熵的研究与应用

为解决二维相关信息熵的计算问题，本文建立了一种二维相关信息曲线熵，并将文［３］提出的传递熵拓宽到二维，扩大了熵在决策中的应用范围。     

企业创新网络的耗散结构

随着世界全球化技术竞争的不断加强,企业以网络组织形式进行合作创新成为新形势下企业技术创新的必然趋势。企业创新网络成为企业获取创新资源的有效组织形式。为使企业创新网络良好运作,形成耗散结构是其理想状态。企业创新网络的开放性、远离平衡态和系统内各要素的非线性作用,表明企业创新网络具备形成耗散结构的基本条件。在企业创新网络形成耗散结构的过程中,需要管理好表征系统有序度的熵,减少熵产生和引进负熵流可以使企业创新网络向更加有序的方向发展。     

系统复杂性测度参数确定的新方法及其应用

近似熵和样本熵的参数m和r对复杂度有重要影响,目前仍缺乏选取其共同最优参数m和r的有效方法.利用两种复杂度比较时的一致性要求及其曲线存在交点的特性,基于相关系数,提出确定其共同最优参数m和r的交叉点新方法.以泾河流域1956-2010年张家山水文站径流及其控制流域的降水为研究对象.结果表明:径流和降水两种复杂度的共同最优参数为m=2和r=0.11倍的序列标准差;降水和径流复杂度均呈现显著的递增趋势;径流或降水与其复杂度之间存在显著的递减关系,降水的递减趋势对径流复杂度的增加有重要影响.近似熵在描述序列的变化趋势方面优于样本熵,而样本熵在辨识序列的峰谷值变化方面强于近似熵.本研究提出的交叉点新方法具有较好的适用性.