导读:本文包含了信息熵论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信息,多维,传感器,算法,卷积,隐私,溶解氧。
信息熵论文文献综述
曲豫宾,陈翔[1]（2019）在《基于信息熵抽样估计的统计学习查询策略》一文中研究指出主动学习查询策略有助于从未标注数据中选择能够提高分类模型性能指标的样例,减少人工标注陈本,基于期望损失最小化的主动学习查询策略有助于选择未标注实例,然而该策略存在计算复杂度高,随机采样性能不稳定等问题,因此,从信息熵具有较强衡量未标注样本的信息量出发,提出基于信息熵抽样估计的统计学习查询策略,该策略使用已标注样例得到的训练模型对未标注实例池中每个样例计算信息熵,选择若干不确定度最高样例并计算相应数据分布的期望经验风险,选择使期望经验风险最小的样例进行标注.在公开的UCI机器学习数据集(包括tic-tac-toe、transfusion、kr-vs-kp、diagnosis、breast-cancer等)上针对不同标注比例(比如20%、40%、60%、80%、100%),以及不同的分类器(比如随机森林、逻辑斯蒂回归等)进行实证研究表明,相对于随机采样策略,该策略计算复杂度从O(N2)降低为O(Q×N),ACCURACY指标在最好情况下最高提升6%.(本文来源于《通化师范学院学报》期刊2019年12期）
张雅丽,刘永姜,张航,曹一明[2]（2019）在《基于ITD信息熵与PNN的轴承故障诊断》一文中研究指出滚动轴承是机械传动系统的重要组成部分,针对其故障率高、故障情况复杂的问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)信息熵与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。首先使用ITD方法对信号进行分解,对分解的分量进行相关系数计算,然后选取与原始信号相关系数大的前4层分量进行重构,提取前4层分量的样本熵与能量熵,最后将提取的熵值用PNN进行故障诊断,并与支持向量机(SVM)的诊断结果进行对比,结果表明:PNN相对于SVM可以提高故障诊断的正确率,正确率高达91.25%。(本文来源于《煤矿机械》期刊2019年12期）
康凯[3]（2019）在《基于梯度和信息熵特性的自适应分数阶微积分图像去噪研究》一文中研究指出椒盐噪声常存在于数字图像中,以随机的黑白像素点的形式呈现,降低了图像的处理效率。为去除椒盐噪声,基于梯度和信息熵特性,对自适应分数阶微积分椒盐噪声图像去噪算法进行了研究。该算法中,利用图像的局部特征,对图像的噪声点、边界、纹理区域和平缓的区域进行分割。在分割的基础上,对于不同的像素点,给出关于信息熵和梯度的分数阶的阶次分段函数。实验结果表明,相较于传统去噪算法,提出的自适应分数阶微积分椒盐噪声图像去噪算法能大幅提升PSNR和ENTROPY值,从而在较好地完成去噪的同时,还能抑制图像边界和纹理区域的信息缺失。(本文来源于《光学与光电技术》期刊2019年06期）
蔡明伟,刘佳[4]（2019）在《基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法》一文中研究指出针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的"热区"和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显着优于其他对比算法。(本文来源于《河北工业科技》期刊2019年06期）
高颢,曹琳,熊学军[5]（2019）在《基于信息熵的溶解氧传感器数据融合处理方法》一文中研究指出针对海洋光学溶解氧传感器测量数据处理问题,设计一种基于信息熵的数据融合方法。首先基于最大熵方法估计出离散样本数据的概率分布,再根据测量列的不确定度推定样本数据的置信区间用来进行粗差剔除,最后基于信息熵对有效样本进行数据融合,获得"干净"的标定数据。结合HJY1-1型光学溶解氧传感器标定实验实例,将该方法与其他方法进行比较评估,该方法的融合结果绝对误差为0.01、均方误差为0.018 9,均优于参比方法,能够有效克服各种主观测量因素对标定数据的"污染",提高传感器测量数据的稳定性和可靠性。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
刘高峰,杨洋[6]（2019）在《一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法》一文中研究指出针对多维数据聚类,提出了一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法。该方法以多维数据的信息熵作为人工鱼群算法的行为指导函数,可以在没有多维数据先验知识情况下,实现多维数据的聚类,仿真结果表明该方法有助于提高多维数据聚类的准确率,为利用仿生物算法实现多维数据聚类提供新思路。(本文来源于《内江科技》期刊2019年11期）
李杏梅,王伟奇[7]（2019）在《基于信息熵的NMF遥感图像解混算法》一文中研究指出针对传统稀疏非负矩阵分解(NMF)解混方法仅考虑丰度矩阵中非零个数最少,没有考虑混合像元内端元的丰度分布具有不均匀性的这一问题,提出一种基于信息熵的NMF遥感图像解混算法.将端元的丰度值的大小看成是信息熵中的符号出现的概率,当端元等概率出现在混合像元中时各个丰度值大小相等,对应的实际地物等比例出现在混合像元中,此时信息熵最大,但是丰度稀疏性最低;当丰度分布最不均匀时,仅有一种地物类型出现,信息熵最小,此时丰度值的稀疏性最高,只有一个非零值,由此得出丰度稀疏性和信息熵有负相关的关系.在NMF解混算法的基础上,引入负信息熵来约束丰度矩阵,同时加入平滑限制来约束端元光谱矩阵.在模拟数据和真实数据上进行了结果测试.实验结果表明:相比传统的NMF解混算法和基于l2范数的NMF遥感图像解混算法,本方法能得到更好的解混效果.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
刘源,胡雷周[8]（2019）在《基于信息熵的电价组合预测方法研究》一文中研究指出为解决单项电价预测方法的准确性不足、稳定性欠缺的问题,本文根据组合预测原理研究了基于信息熵的电价组合预测方法。基于信息熵理论,采用多准则评价方法对单项电价预测方法进行评价,建立了电价组合预测模型。电价预测实例验证了基于信息熵组合预测方法的可靠性,较单项预测方法提高了预测精度。(本文来源于《中国管理信息化》期刊2019年22期）
吴宁博,彭长根,牟其林[9]（2019）在《面向关联属性的差分隐私信息熵度量方法》一文中研究指出针对差分隐私非交互式多属性关联的合成数据集发布问题,基于信息熵、汉明失真提出了发布数据集隐私度、数据效用、隐私泄露风险的量化方法.首先,利用互信息量分析属性相关度,并以关联依赖图模型表达属性关联.其次,基于图中关键隐私泄露路径构建马尔可夫隐私泄露链,并结合信息熵提出一种关联属性隐私度量模型及方法,可以有效的度量由关联属性引起的隐私泄露量.最后,通过具体实例验证了模型与方法的有效性,并对比分析了该方法的优势.(本文来源于《电子学报》期刊2019年11期）
石乐义,朱红强,刘祎豪,刘佳[10]（2019）在《基于相关信息熵和CNN-BiLSTM的工业控制系统入侵检测》一文中研究指出入侵检测技术旨在有效地检测网络中异常的攻击,对网络安全至关重要.针对传统的入侵检测方法难以从工业控制系统通信数据中提取有效数据特征的问题,提出一种基于相关信息熵和CNN-BiLSTM的入侵检测模型,该模型将基于相关信息熵的特征选择和融合的深度学习算法相结合,因此能够有效去除噪声冗余,减少计算量,提高检测精度.首先针对不平衡样本等问题进行相应预处理,并通过基于相关信息熵的算法进行特征选择,达到去除噪声数据和冗余特征的目的;然后分别运用卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)从时间和空间维度提取数据特征,通过多头注意力机制进行特征融合,进而得出最终检测结果;最后通过单一变量原则和交叉验证方式获得最优的模型.通过与其他传统入侵检测方法实验对比得出:该模型具有更高的准确率(99.21%)和较低的漏报率(0.77%).(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年11期）
信息熵论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
滚动轴承是机械传动系统的重要组成部分,针对其故障率高、故障情况复杂的问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)信息熵与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。首先使用ITD方法对信号进行分解,对分解的分量进行相关系数计算,然后选取与原始信号相关系数大的前4层分量进行重构,提取前4层分量的样本熵与能量熵,最后将提取的熵值用PNN进行故障诊断,并与支持向量机(SVM)的诊断结果进行对比,结果表明:PNN相对于SVM可以提高故障诊断的正确率,正确率高达91.25%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信息熵论文参考文献
[1].曲豫宾,陈翔.基于信息熵抽样估计的统计学习查询策略[J].通化师范学院学报.2019
[2].张雅丽,刘永姜,张航,曹一明.基于ITD信息熵与PNN的轴承故障诊断[J].煤矿机械.2019
[3].康凯.基于梯度和信息熵特性的自适应分数阶微积分图像去噪研究[J].光学与光电技术.2019
[4].蔡明伟,刘佳.基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法[J].河北工业科技.2019
[5].高颢,曹琳,熊学军.基于信息熵的溶解氧传感器数据融合处理方法[J].山东科技大学学报(自然科学版).2019
[6].刘高峰,杨洋.一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法[J].内江科技.2019
[7].李杏梅,王伟奇.基于信息熵的NMF遥感图像解混算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[8].刘源,胡雷周.基于信息熵的电价组合预测方法研究[J].中国管理信息化.2019
[9].吴宁博,彭长根,牟其林.面向关联属性的差分隐私信息熵度量方法[J].电子学报.2019
[10].石乐义,朱红强,刘祎豪,刘佳.基于相关信息熵和CNN-BiLSTM的工业控制系统入侵检测[J].计算机研究与发展.2019
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