决策树算法及其改进

该文对传统的C 4.5决策树数据挖掘算法进行了改进,提出了一种双重熵平均决策树算法。传统的C 4.5决策树算法易出现无意义分枝,过度拟合等问题,针对该类问题,基于双重熵平均决策树算法,通过两次对样本子集熵平均值的计算、排序、合并处理,得到修正后的属性信息增益,并以此作为属性选择的依据,从而解决了传统C 4.5决策树算法可解释性差、易产生碎片等问题。     

基于属性熵和加权余弦相似度的离群算法

离群点检测是数据挖掘的一个重要研究方向,大多数离群数据挖掘算法在应用到高维数据集时效率较低。给出了一种基于属性熵和加权余弦相似度的离群数据挖掘算法LEAWCD.该算法首先根据局部属性熵分析每个对象在其k-邻域内的局部离群属性,并依据各离群属性的属性偏离度自动设置属性权向量;其次使用对高维数据有效的余弦相似度经加权后度量各对象在k-邻域内的离群程度,实现高维局部离群点检测;最后采用国家天文台提供的天体光谱数据作为数据集,实验验证了LEAWCD算法具有伸缩性强和检测精度高等优点。     

极大极小问题极大熵方法的研究（Ⅰ）

首先研究了极大熵函数的保凸性质，在没有可微假设的条件下，证明了极大熵函数既能保持成员函数的凸性，也能保持一致凸性。有关结果在一定度程度上揭示了该方法解这类总是一般４都能得到精度很主同的解的原因。     

单调化与极大熵相结合解非单调规划问题

对约束函数单调而目标函数非单调的规划问题,给出了目标函数的一种新的单调化变换公式.先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的规划问题.再将转化后的只有一个约束的规划问题转化为一个单调规划问题,并证明了其等价性.     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法.在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念,并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征.在人脸检测系统中,把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练,得到检测用分类模型,然后把分类模型应用于人脸检测.实验证明了这种方法的有效性.     

基于Tsalli熵分布及O-U过程的幂式期权定价

考虑资产收益率分布的尖峰厚尾、长期相依和资产价格的均值回复性,选取具有尖峰厚尾和长期相依特征的Tsallis熵分布及均值回复性的O-U过程建立资产价格的运动模型,运用随机微分和等价测度鞅方法研究了幂型欧式期权的定价问题,得到了资产价格遵循最大化Tsallis熵分布的幂型欧式看涨及看跌期权的定价公式,该公式推广了经典的Black-Scholes公式,拓展了已有文献的结论。     

时频结合的带噪语音端点检测方法

提出了一种时频结合的带噪语音端点检测方法。选取时域短时能量和频域熵构成一个新的特征,采用自适应门限进行端点检测。实验结果表明该方法在低信噪比环境下较传统方法提高了端点检测的准确率,鲁棒性较好。     

语音信号的谱熵检测在车辆通信中的应用

结合车辆通信中语音信号的特殊性, 利用傅里叶变换和最大离散熵定理, 对含强噪语音的短时频谱进行分析, 构造出一种熵函数来对语音信号进行语音/噪声的判决. 以一段语音信号为例进行仿真, 研究结果表明, 谱熵检测方法计算简单, 谱熵值和隔离度较大, 具有稳健的抗噪特性, 可以应用于车辆通信中语音信号的检测.     

湖泊富营养化程度评价的改进灰色局势法研究

灰色局势法在水质评价中是将各指标等权划分,而各因子对于水质综合评价所产生的贡献往往不一.本研究将熵权法、简单赋权法、污染贡献率法引入到灰色局势法,并将其应用于东平湖的富营养化评价中,进而考察各评价方法的应用性,并将结果与传统模糊综合评价法的结果进行比较.结果显示:基于熵权法的灰色局势评价法通过引入熵权来确定权重,避免了主观确定权重的随意性,有效地解决了确定水质的优劣和所属问题.而基于简单赋权法及污染贡献率法的灰局法只能用于粗略评价,在多湖泊多测点的评价中,需要明确评价所参照的统一标准等级,才能使评价结果具有可比性.