基于最大熵原理的分布模型

通过对自然界中几个现象的分析,验证了最大熵原理在统计分布中的作用,得到了这些现象的统计分布规律,并用最大熵原理对这些问题物理成因进行了讨论.     

最大熵模型在公共交通分布预测中的应用

探讨了在无现状起讫点矩阵(O-D矩阵)的情况下如何应用最大熵模型较好地描述公交出行分布。利用公交定位技术和收费系统的有效信息,以乘客公交出行距离分布为约束条件,将对应状态数最多的出行分布视为预测的出行分布,以乘客的微观行为来反映公交分布的宏观状态。提出改进后熵模型的参数标定方法;并通过实例分析与佐佐木模型的预测结果进行比较,结果表明改进后的最大熵模型适用性较强,在公共交通分布预测中有很好的应用前景。     

最大熵原理导出理想气体分子的速度和速率分布

最大熵原理是统计物理的一个基本原理,它已在很多领域得到广泛应用。使用最大熵原理分别研究了平衡态下,三维、二维和一维理想气体分子的速度分布,导出了它们的速度分布概率密度函数,并进而得到了速率分布的概率密度函数。这一方面给出了推导理想气体分子速度和速率分布规律的另一方法,另一方面也拓展了最大熵原理的应用范围。     

关于最大熵期权定价的应用分析

关注最大熵原理的期权定价模型,首先应用Black-Scholes公式的虚构数据验证完全风险中性市场条件下该模型的适用性,然后应用中国市场中"宝钢认购权证"实际交易的数据进行实证分析,并探讨了投资者预期对期权价格的影响,表明了最大熵期权定价模型的实际可行性.     

浅谈基于最大熵原理的城市交通量分布

主要探讨了基于最大熵原理在无约束条件与有约束条件两种情况下如何去确定城市交通量分布。     

波群长度的最大熵分布

将最大熵分布的概率密度函数fn(G)=αGγexp(-βGn)推广应用于海浪波群长度,该概率密度函数不仅使波群长度G的信息熵最大,符合最大熵原则,而且其形式简单且参量容易由已知观测数据确定,从而便于理论和实际应用.用实验室风浪槽中不同风速下和不同风区处实测的36组波面位移数据对其进行验证,并与至今仍被广泛应用的Longuet-Higgins推导的群长的概率密度函数作比较,结果表明,最大熵分布的概率密度函数与各组实测数据均符合良好,显著地优于Longuet-Higgins推导的概率密度函数,其中n=0.6时拟合效果最好.     

基于最大熵原理的相对斜率关联模型

通过对现有灰关联度模型的研究,依据数据序列时点间相对斜率差来计算关联系数,并基于离差最大化和最大熵原理,计算了各指标关联系数的权重,建立了改进的灰关联度模型;实例验证,方法所得分析结果与定性分析相一致,分辨效果更好,具有较高的可靠性和应用性.     

机械功能参数下可靠度的最大熵分布和贝叶斯估计

根据贝叶斯统计推断理论，提出了运用蒙特卡洛计算机模拟技术构造机械应力、强度功能参数下的可靠度最大熵先验分布的原理和方法。通过对圆柱螺旋弹簧的可靠度计算实例分析，表明了这一方法具有机械工程实用价值，也为今后机械行为制定分布类型统一规范理论计算机械可靠度提供一种探索思路和理论方法。     

基于最大熵原理的水环境模糊优化评价模型

基于最大熵原理，应用工程模糊集理论中的相对隶属度等概念，综合考虑水环境评价的随机性和模糊性，定义了不同的加权广义权距离来表征待评价水样与水质标准的差异，建立了两个水环境相对隶属度模糊优化评价模型，我12个有代表性的湖库营养化评价实例表明：所建模型的评价结果基本一致，与调查结果相符，对比单一考虑模糊性的模型，所建两个模型评价结果的描述要细胞一致，且具有较小的Shannon熵，即此次评价的不确定性小。     

最大熵原理在无约束优化方法中的应用

经研究，发现将最大熵原理与无约束优化方法相结合亦能达到约束优化公式化，简化优化的过程，使用罚函数法可将约束化优化问题变成无约束化问题，但原问题中的可微函数组成罚函数后有可能成为不可微问题，因而影响了再使用无约束优化方法中的诸多效的方法，如先使用最大熵原理找出原约束优化有关问题的等效Ｌａｇｒａｎｇｅ函数后，再构成罚函数即可保证是可微的了。     

基于最大熵算法的全文检索研究

全文检索是一种有效的信息检索技术,改进最大熵模型的应用研究在自然语言处理领域中受到关注。笔者利用语料库中词性标注和词频标注的上下文信息,建立基于互信息的最大熵方法的检索系统,研究的重点在于提出一种中文分词算法,并从实际问题出发,采用面向对象和模型驱动的设计方法,将该算法应用于实际的全文检索系统的设计中。     

基于最大熵增原理的蒸发蒸腾量模型应用

为了检验和应用Wang和Bras基于最大熵增原理建立的蒸发蒸腾量模型,应用该模型计算实验站的实测数据来改进该模型。通过简述最大熵增原理和最大熵增的蒸发蒸腾量模型构建,用整理的实测数据重新验证最大熵增模型的可靠性和精度,并与Penman-Monteith公式计算对比。在给定净辐射条件下,运用最大熵增模型计算有植被地表的显热通量和潜热通量,与实测数据的变化趋势基本一致,显热通量符合较好;白天的潜热通量计算值偏大,夜间符合较好。对最大熵增模型的2个参数表面温度和表面比湿度分析表明:最大熵增模型计算显热通量和潜热通量的变化趋势主要取决于表面温度。     

A maximum entropy distribution for wave heights of non-linear sea waves

Based on the maximum entropy principle, a probability density function (PDF) for the zero-crossing wave height (H) of random waves is derived as the simple form fn(H)=αHγe－βHn (n is a selectable positive integer) through solving a variational problem subject to some quite general constraints. This PDF maximizes the information entropy of H, and its parameters α, γ and β are expressed explicitly in terms of the distribution moments m, m=1,2,…,n, so it is well competent for describing the distribution of H of nonlinear sea waves with large uncertainty, and its parameters can be simply determined from available data. Comparisons between the PDF with n=3 and n=4 and the observed distributions of H from wave records measured in the East China Sea and in a wind-wave tunnel show fairly satisfying agreements.     

A maximum entropy distribution for wave heights of non-linear sea waves

Based on the maximum entropy principle,a probability density function (PDF) for the zero-crossing wave height (H) of random waves is derived as the simple form fn(H)=αHγe-βHn (n is a selectable positive integer) through solving a variational problem subject to some quite general constraints. This PDF maximizes the information entropy of H, and its parameters α, γ and β are expressed explicitly in terms of the distribution moments m, m=1,2,…,n, so it is well competent for describing the distribution of H of nonlinear sea waves with large uncertainty, and its parameters can be simply determined from available data. Comparisons between the PDF with n=3 and n=4 and the observed distributions of H from wave records measured in the East China Sea and in a wind-wave tunnel show fairly satisfying agreements.     

基于Jaynes最大熵的模糊多属性群决策投影方法

为了解决属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,采用基于Jaynes最大熵原理的投影偏差模型确定指标权重,运用基于多准则妥协解排序法的妥协解排序框架实现决策过程。首先运用区间直觉模糊集表达决策者的犹豫模糊评价信息,然后运用集成算子获得综合决策矩阵,再运用Lingo11~求解获得属性权重,利用信息集结获得备选方案的加权投影,最后根据方案的最大群效应值、最小后悔值和综合指标值进行方案排序。实验显示,方案的排序结果与其它方法保持一致,趋势图显示此方法计算的各方案综合指标值变化趋势更明显。分析表明,该方法避免了其他权重确定方法的不足之处,消除了计算过程中的折衷损失,适用于属性权重完全未知的多属性群决策方案排序问题的评价。     

基于最大熵的文本分类算法的改进

基于最大熵模型的文本分类算法对不同测试文档的训练结果相差较大.利用Boosting机制改进基于最大熵模型的分类算法,以提高该分类算法的稳定性.实验结果表明,该改进方法可以有效改善基于最大熵模型分类算法的稳定性,且分类精度也有一定的提高.     

极大熵原理与互补问题的一种迭代算法

把基于信息理论的极大熵原理应用到互补问题的一种等价的不动点格式中,构造了一种光滑的迭代算法,给出了迭代算法收敛的充要条件.对于对称单调的互补问题,给出了收敛的充分条件.扩充了原来的梯度投影法要求严格单调的限制,得出了与外梯度投影法类似的收敛性条件.最后,给出了数值算例,包括标准互补问题考题和随机生成的考题,并给出了该光滑迭代算法与外梯度投影法的数值比较.     

极大熵Newton-SOR迭代算法求解绝对值方程

主要研究绝对值方程Ax＋B｜z｜=b的求解问题．首先通过利用极大熵理论将该绝对值方程转化为光滑方程组，建立求解该形式绝对值问题的Newton-SOR方法，并对算法的收敛性进行分析和证明；最后通过数值试验对算法的有效性进行测试．     

基于改进最大熵法的复杂背景肤色检测

肤色检测是人脸检测的重要组成部分,特别是在复杂背景下,快速准确找到肤色是一个难点.在做肤色检测中首先通过对彩色图片进行自适应光照补偿,再采用改进的YCbCr色彩空间,建立肤色高斯模型,然后利用基于改进最大熵算法进行人脸肤色检测,之后进行形态学去噪处理.实验证明,该方法能有效地从复杂背景中检测出人脸肤色.