区间直觉模糊集的多属性综合评价新方法

针对研究对象属性值为区间直觉模糊集形式的多属性决策问题,提出了一种利用区间直觉模糊熵确定属性权重并进行综合评价的方法.该方法的基本思路:用区间直觉模糊熵来定义各方案在不同属性下的权重,将各方案对应的权重视为一种概率分布,基于这种假设利用相对熵集结模型得到区间直觉模糊集的客观优化权重.最后给出了一个算例,说明了该方法的可行性和优越性.     

Q-对称熵损失函数下的Poisson分布参数倒数的估计

研究在Q-对称熵损失函数下,Poisson分布参数倒数的估计,得出在Q-对称熵损失下,形式的一类估计的可容许性和不可容许性,并给出可容许估计的充要条件.     

基于灰色熵权聚类的实训教学质量评价模型研究

文章以PDCA质量改进模型为基础,构建了实训教学评价指标体系;依据灰色熵权聚类理论,建立了实训教学质量评价模型。实证研究表明,基于灰色熵权聚类的实训教学质量评价模型,权重结果客观,评价效果良好,可有效衡量实训教师的综合教学水平,对提升教师实训教学能力有促进作用,对完善高校实训教学体系有参考价值。     

基于模糊物元方法的上市公司财务失败预测

基于财务失败预测概念的模糊性和评价指标的不相容性,以模糊物元分析为基础,将熵值理论与模糊集和贴近度相结合,建立了基于熵权与专家打分法所获权重的组合权重的模糊物元模型预测上市公司的财务失败,并以＊ST夏新为例进行实证研究,研究结果表明,运用模糊物元模型预测上市公司的财务失败,其方法是可行的,为上市公司的财务失败预测提供了一种新方法。     

理想气体熵积分常数之差与理想气体混合熵

指出不能只利用理想气体的热力学熵表达式求其混合熵,并给出求混合熵的物理模型。     

基于EZW图像压缩算法改进的可行性研究

在嵌入式零树小波编码(EZW)算法的基础上,为实现快速高质量数字图像压缩性能,探讨消除树间系数节点冗余以进一步实现压缩的可能性,并给出避免多次重复后代子孙系数节点扫描的改进策略.首先,根据EZW算法中全局阈值提取的重要系数在各子带的分布特性,给出一个各子带重要系数的自适应阈值序列.然后,依据归一化能量序列熵值进一步压缩各子带的重要系数,以实现消除小波树的树间冗余.最后,采用小波树逆编码完成对图像数据的编码输出.     

模糊评判在资源分配决策中的应用

本针对当前模糊评判，主要是应用于确定备选方案的筛选，对方案排序后选取“最佳”方案，但在分配决策分析中对于如何确定各方案的比重，往往采用专家打分的形式来取得赋权值，决策中主观因素的影响太大．因此，本提出用一种模糊层次分析法，并结合熵权来确定方案的权重大小，避免赋权的主观性．     

热力学“熵原理”对新课程物理教学的启示

在新课程改革的形势下,物理教学能够从热力学＂熵原理＂中得到有益的启示。由此,物理教学系统要保持开放性,增加＂负熵＂,减少＂正熵＂,以先进的教学理论为指导,不断创新教学方法,改进教学理念,以便达到物理教学向更高层次的集中有序发展。     

基于加权熵的重要性不对等样本学习的知识约简

由于学习样本的分布特性和所反映的主观特性的不同,每一个样本相对于学习算法的重要性程度往往是不对等的,为了能够在知识约简过程中考虑到学习样本的不对等性,提出了基于加权熵的知识约简方法。针对各类别样本分布不均匀的样本重要性不对等情况,为了加强小类样本所蕴含的知识在知识约简中的体现,提出一种逆类概率加权的不对等样本加权方法,实验表明该方法能够明显提高小类样本的分类正确率,也验证了基于加权熵的知识约简方法能够将样本的不对等性体现在知识约简结果中。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．