基于信息熵的粗约简及其Bayes解释的供应链需求集成分析

针对供应链管理中需求与供应的集成化方式的选择问题,从软计算的角度对现有供应链的集成信息进行数据挖掘和知识发现,并提供了相应的辅助决策解释：用信息论观点下基于条件信息熵的方法进行决策表属性约简,得到企业选择需求集成的方式与动机之间关系的知识,进而以此知识指导供应链企业针对不同动机选择恰当的需求集成方式,并给出所有决策建议的Bayes解释．最后以算例分析证明本文给出的定量分析与定性解释相结合的决策过程更完备．     

基于信息熵的漳州市生态水平评价

该文基于耗散结构理论和城市复合生态系统理论,建立城市生态水平评价的定量模型,并在国家生态市指标体系的框架下构建漳州市生态水平评价指标体系.结合2002年～2009年统计数据,对漳州市的生态水平进行评价.结果表明:在评价期内,漳州城市生态系统熵变呈现出下降趋势,城市健康、有序水平不断提高;生态综合发展水平逐年提升,协调发展水平也在不断增强,并在2008年达到了优质协调.     

基于信息熵属性约简的矩阵方法

给出基于信息熵的属性约简的矩阵表示,由此设计一个新的基于信息熵的属性约简算法,并用实例验证算法的可行性.该算法比较直观,容易理解,而且所占用的辅助空间少.     

基于信息熵的商业银行客户画像属性约简研究

客户画像是商业银行近年来的研究热点,从高维复杂的客户数据中筛选出有效属性是客户画像中的关键问题.为解决商业银行客户画像过程中,由于银行客户数据维度较高,难以实现精准画像的问题,在对客户数据进行聚类分析的基础上,结合粗糙集理论和信息熵理论,对商业银行投资客户画像属性进行了约简,并提出了属性约简算法,结果表明,该算法能够对...     

基于信息熵的知识约简算法及实现

回顾了粗糙集理论的基本概念,并以信息论观点研究了一种基于信息熵的知识约简算法,该算法对决策表中属性的重要性给出了度量方法。算法实现部分详细说明了系统各模块的设计实现过程并给出了一个运行实例。     

基于信息熵的Push/Pull策略下供应链不确定性

以3级多产品供应链为例,分别采用Push/Pull/混合Push & Pull /改进Push 4种控制策略运行供应链,采用总熵比量化供应链的全局不确定性.将基于仿真优化(SBO)与遗传算法(GA)相结合,解决了计算量大与不确定因素多的难题.以控制规律中的增益为决策变量,对不确定性进行优化,计算出最优决策变量下的客户满意度、超量库存、延迟交货和总成本等常用性能指标.仿真结果表明:供不应求时,采用混合Push & Pull策略可以降低总成本;供大于求时,采用改进Push策略能最大程度降低供应链的不确定性.     

基于信息熵的信息系统及决策表的属性约简

利用新的信息熵,给出信息系统信息熵的约简方法及决策表的相对信息熵约简判定定理,证明分布协调集一定是相对信息熵的协调集．     

基于模糊信息熵的彩铃客户属性约简算法

针对彩铃业务交易记录海量化和客户属性高维化、混合性的特点,提出一种应用模糊信息熵对彩铃客户属性进行约简的方法。以两个地区的营销返回样本为原始数据,结合CART分类器和10折交叉验证,比较由文中方法和经典粗糙集属性约简方法得到的特征数量和分类精度。实验结果表明,文中方法获得了相对较高的平均分类精度(81.36%)和最少的平均特征属性(4.5个),有效地约简了彩铃客户属性并改善了分类能力。     

供应链环境下供应商评价指标体系研究

本文从分析供应链环境下供应商战略合作伙伴关系的重要性入手，采用比较研究的方法对前人研究成果进行分析，并结合现阶段供应链研究的发展方向，建立起全面、客观和可操作性好的指标体系。     

基于自信息熵的直觉模糊决策系统的属性约简

针对在直觉模糊集中,利用下近似构建的约简只考虑了下近似而忽略了上近似,从而导致一些信息丢失的问题,基于直觉模糊集的上、下近似提出了3种熵度量,并将其应用于直觉模糊决策信息系统的约简之中。在直觉模糊决策信息系统上定义用于描述直觉模糊关系的3种不确定性度量,分别为平均决策指数、平均安全决策指数以及平均风险决策指数,并在此基础上依次提出了条件信息熵、条件粗糙熵和自信息熵,基于自信息熵给出了相应的约简定义以及属性约简算法。在多个数据集上的实验表明,所提出的属性约简算法与其他算法相比,约简结果更具有优越性以及鲁棒性。     

变精度粗糙集下基于信息熵的属性约简算法

本文针对在Z．Pawlak粗糙集下进行属性约简中存在的问题,在对变精度粗糙集理论下卢下近似约简概念分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度粗糙集意义下的决策表中属性重要性的度量方式,区分了β阈值界定下的“弱不一致信息”与“强不一致信息”的不确定程度,从而刻画了标准粗糙集下正域之外的不一致信息的不确定程度,以该度量作为启发式信息,提出了基于信息熵的β下近似约简的启发式算法．这为不一致信息系统的属性约简提供了理论依据与算法．     

供应链系统运行评价研究

供应链系统运行评价是供应链管理的一项重要内容,而目前对供应链系统运行评价研究却十分有限,为此本文从对供应链系统的结构、特点与目标的分析入手,提出了供应链系统运行评价的目的和要求,运用系统分析理论构建了供应链系统运行评价指标体系,给出了供应链系统运行评价方法,为科学评价供应链系统运行提供了参考依据。     

信息熵约简与代数约简差异性的数学本质分析

 讨论了基于正区域与近似分类质量代数约简定义的等价性,证明了基于决策强度的属性约简与信息熵约简是等价的,从条件概率的角度将代数约简与信息熵约简的数学模型在形式上给出了统一表示,分析了它们在一致决策表下是一致的以及在不一致决策表下是不一致的根本原因。     

基于信息熵的自然保护区定量评价

针对自然保护区评价因指标众多、标准不一且难以定量化表达而存在实际操作上的困难,提出利用信息熵量化评价指标的新方法,定义自然保护区综合熵指数GEI(Gross Entropy Index)的计算模型为GEI=1/k(k∑=1)CEi和CEi=-wiPilogpi,其中CEi(Criterion Entropy)为第i个指标的熵,wi为第i个指标的权重,pi=xi/X为第i个指标的概率值,k为选取的指标个数.自然保护区的GEI值越大,则其不确定度越大,生态复杂性程度越高,其自然保护的价值也越大,因而越需要得到有效的保护.对海南省3处典型自然保护区进行的实例研究表明,基于信息熵的保护区定量评价方法,充分利用了保护区的本底数据资料,能较好地解决指标众多且标准不一、难以定量化表达的问题,分析结果具有较好的可比性,是保护区综合定量评价的一种有效方法.     

基于信息熵的教学模糊综合评价研究

教学评价是一个结构复杂和影响因素众多的过程.针对一般教学评价方法的缺陷,引入信息熵的理论,结合模糊综合评价法,提出了基于熵的模糊综合评价法,克服了单一评价方法在权重确定方面的不足,并将之应用到教学评价过程中,表明运用该方法的评判结果更客观、科学、合理.     

形式背景上基于矩阵信息熵的矩阵熵约简

概念格的属性约简是知识表示和数据处理的一种有力工具,已被成功应用到多个领域,寻求高效快速的属性约简算法仍然是概念格理论的主要研究热点.从信息熵和布尔矩阵的角度研究形式背景的属性约简,提出属性约简的新方法.首先,在形式背景上定义矩阵信息熵、矩阵条件熵、矩阵联合熵和矩阵互信息熵,研究它们的性质和相互之间的关系.接着,在形式背景上提出基于矩阵信息熵的矩阵熵协调集和矩阵熵约简的定义,给出了属性的重要性度量,利用矩阵信息熵刻画核心属性、相对必要属性和不必要属性的属性特征,再给出获取矩阵熵约简的方法和算法.最后,利用UCI数据集进行测试,验证了基于矩阵信息熵的矩阵熵约简算法的有效性.通过对比实验,证明该算法具有更加高效的约简性能且适用于大数据样本.     

信息熵理论在煤炭企业经济效益评价中的应用

经济效益是衡量企业经营活动有效程度的尺度。作者将信息熵理论应用于煤炭企业经济效益综合评价中，提出了应用信息熵理论评价煤炭企业经济效益的步骤，并结合实例对煤炭企业经济效益评价指标体系及其确定原则进行了探讨。     

基于信息熵的自然保护庆定量评价

针对自然保护区评价因指标众多、标准不一且难以定最化表达而存在支际操作上的困难，提出利用信息熵量化评价指标的新方法，定义自然保护区综合熵指数GEI（Gross Entropy Index）的计算模型为GEI=1/k∑i=1^kCEi和CEi=-WiPilogpi，其中CEi（Criterion Entropy）为第i个指标的熵，Wi为第i个指标的权重，Pi=x／X为第i个指标的概率值，k为选取的指标个数。自然保护区的GEI值越大，则其不确定度越大，生态复杂性程度越高，其自然保护的价值也越大，因而越需要得到有效的保护。对海南省3处典型自然保护区进行的实例研究表明，基于信息熵的保护区定量评价方法，充分利用了保护区的本底数据资料，能较好地解决指标众多且标准不一、难以定量化表达的问题，分析结果具有较好的可比性，是保护医综合定量评价的一种有效方法。     

协调覆盖决策系统下基于条件信息熵的属性约简

从条件信息熵的角度出发,讨论了协调覆盖决策系统的相关性质以及属性约简方法,并用一实例验证此方法的有效性.