导读:本文包含了条件信息熵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:粗糙集,条件信息熵,概率论与数理统计,评价体系
条件信息熵论文文献综述
黄婧,姜东华,吕卫平[1]（2019）在《条件信息熵在“概率论与数理统计”评价体系中的应用》一文中研究指出利用粗糙集理论中的条件信息熵在数据挖掘及处理不确定性问题分析中的优势,建立一个较为完善、具有适应不同学科专业需求的量化课程评价体系模型,并以"概率论与数理统计"课程为例,对课程考核数据进行量化挖掘并进行算例验证,结果表明,利用该模型可以对课程的教学活动进行相应的评价与归纳,并可推广到其他各类课程的教学评价中。(本文来源于《龙岩学院学报》期刊2019年05期）
张倚萌,贾修一,唐振民[2]（2019）在《基于条件信息熵的区间集决策信息表不确定性度量》一文中研究指出该文研究区间集决策信息表中基于信息熵的不确定性度量。针对区间集决策信息表,该文提出一个δ-区间相似关系来描述对象之间的关系。将Pawlak粗糙集模型的近似精度和近似粗糙度等不确定性度量概念,扩展到区间集决策信息表中。通过分析扩展的δ-区间近似粗糙度和δ-区间近似精度,可以发现这两种度量对粒度结构的变化并不敏感。结合条件信息熵,该文提出了一种δ-区间决策条件熵来度量区间集决策信息表的不确定性。对δ-区间近似粗糙度,δ-区间近似精度和δ-区间决策条件熵相关性质进行了分析和证明。通过实例验证了δ-区间决策条件熵能够有效、准确地度量区间集决策信息表的不确定性。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2019年04期）
骆正磊[3]（2019）在《基于条件信息熵的多机器人气体源定位》一文中研究指出基于移动机器人的气体源定位技术(或主动嗅觉技术)的研究始于二十世纪九十年代。随着科学技术不断进步,移动机器人技术和气体传感器技术等也不断发展,主动嗅觉也从单机器人工作模式发展到多机器人协作模式,可以完成越来越复杂的任务,大大提高工作效率。本文主要研究基于条件信息熵的多机器人气体源定位,采用分布式多机器人结构和基于信息梯度搜索(即信息趋向性)的策略来估计气体源位置,具体的工作内容如下:首先,按照实际需求完成移动机器人实验平台的搭建并进行模块化、结构化的软硬件系统总体设计和布局,具体包括:各种传感器的选型和配置、硬件布局、底层运动控制系统设计、上层主程序设计以及自适应令牌环网设计等。其次,针对金属氧化物气体传感器具有线性滞后的问题,提出一种提高其感知气体速度的方法:建立金属氧化物气体传感器一阶线性惯性延时数学模型,采用双传感器M序列实验和?模型方法求出气体传感器的实用时间常数,再由测量值导出重构值,利用重构值代替测量值。该方法通过实验验证了其有效性,为提高多机器人气体源定位的工作效率打下良好基础。再次,本文提出了基于条件信息熵梯度搜索的方法并建立了相应的数学模型。该方法是一种分布式算法,该算法通过分布式粒子滤波估计气体源的位置,通过气体源位置和测量值之间的条件信息熵梯度驱动机器人运动。单个机器人使用分布式粒子滤波的方法对气体源位置进行估计,并计算条件信息熵,进而得到条件信息熵梯度。定位过程中,单个机器人对气体浓度进行测量并二值化,利用气味包回推方法得到气体源位置的分布,并发布分布函数参数和自身位置信息,同时在一个控制周期内接收其他机器人发布的分布函数参数和位置信息;根据得到的信息,对分布函数进行过滤,得到简化的联合分布,使用该联合分布对粒子进行更新,并计算得到估计的气体源位置和条件信息熵,当粒子收敛半径和条件信息熵值长时间低于设置的阈值,算法停止,获得最终估计的气体源位置。通过在平坦无障碍环境中实验以及和单机器人气体源定位实验做对比证明了该方法的有效性和优越性。最后,本文对基于条件信息熵的多机器人气体源定位方法进行了工作总结与展望,旨在通过本文提出的方法,为后期研究多机器人气体源定位提供一种思路。(本文来源于《安徽工业大学》期刊2019-05-10）
陈舞,张国华,王浩,陈礼彪[4]（2019）在《基于粗糙集条件信息熵的山岭隧道坍塌风险评价》一文中研究指出坍塌是山岭隧道施工过程中主要灾害之一。由于影响坍塌的因素众多,且各因素所占的权重差异较大,甚至有些因素是不必要或冗余的。目前常用的评价方法不但未对这些不必要或冗余的因素进行筛选,而且权重的确定过于依赖专家经验和主观赋值,导致风险评价结果精度低、可靠性差。基于此,应用粗糙集理论在数据挖掘、指标筛选和重要性计算方面的优势,将山岭隧道坍塌风险评价构建为粗糙集的决策信息表。但工程试验发现,基于传统依赖度的属性约简及权重计算不能满足要求,存在计算权重为0或约简结果过多,无法取舍的问题。针对以上问题,提出了一种基于条件信息熵的计算方法,该方法将条件信息熵引入到属性重要度和权重的定义中,同时以最重要的条件属性为起点,逐步增添属性,实现属性约简。所建立的方法既能从大量影响因素中,提取出主要影响因素,剔除相对冗余或不重要的因素;同时又能计算得到各因素的客观权重。最后结合模糊综合评价法,建立了基于粗糙集条件信息熵的山岭隧道坍塌风险评价模型,并成功应用于秀村隧道中,表明该模型可靠、实用,为山岭隧道坍塌风险评价提供一条新的研究思路。(本文来源于《岩土力学》期刊2019年09期）
段军,岳洪辉,张伟,王志军[5]（2018）在《基于粗糙集条件信息熵的煤矿人因失误安全评价》一文中研究指出为减少内蒙某矿山由人因失误所带来的矿山危害,参考已有煤矿安全评价指标体系的研究成果,针对该矿的实际情况,从人员身体、心理、安全教育程度、安全态度和安全操作4个方面建立评价体系,对该矿人因失误安全进行研究,采用粗糙集条件信息熵的数据处理方法确定人因失误指标的权重,再根据模糊集合的思想对评价体系进行综合评判,结果显示:该矿山的员工整体文化程度、工作态度等对矿山影响较大,应当加大员工知识培训、加强违规操管理等工作。(本文来源于《矿业研究与开发》期刊2018年12期）
段军,岳洪辉,梁志广,王志军[6]（2018）在《基于粗糙集条件信息熵矿山安全权重的确定》一文中研究指出在矿山安全评价中指标权重的确定大多依赖专家经验知识,但由专家直接赋权,容易受到主观因素的影响。为减少权重分配对评价结果的主观影响,通过SHEL理论建立评价体系,由多名专家对评价体系一级指标进行评分,通过将专家评分结果制作成评价信息表,同时运用粗糙集条件信息熵来进行运算,获得最终权重。该权重确定方法即有粗糙集的客观计算,又利用信息表将专家经验知识融入其中,得到的结果不会受到某一专家主观因素的影响,较为客观准确。(本文来源于《矿业研究与开发》期刊2018年07期）
李慧娟[7]（2018）在《基于粗糙集条件信息熵的城市创新能力研究》一文中研究指出随着知识经济时代的到来,创新已成为经济发展的重要驱动力,越来越多的国家和地区把创新作为推动经济和社会发展的重大战略。同时,随着新一轮科技革命和产业变革的到来,新产业、新模式、新业态层出不穷,要适应这种新形式,增强自主创新能力是必然选择。城市作为区域经济发展的中心,集聚了众多的创新资源和创新要素,对区域经济发展举足轻重。为顺应时代发展的潮流,实施创新驱动战略,创建创新型城市是实现城市可持续发展、增强城市发展内生动力的根本举措。因此,综合评价城市创新能力,找出影响城市创新能力的关键因素,并针对这些关键因素提出对策建议,为提升城市创新能力提供决策参考和理论支持显得尤为重要。本文首先阐述了选题的背景和建设创新型城市以及实施创新驱动战略的重要意义,介绍了本文的研究内容、方法、技术路线图以及创新点。其次,阐述了新经济增长理论,分析国学者关于创新能力等相关的研究。在此基础上,进一步明确了创新能力的内涵和城市创新能力的概念。第叁,分析了城市创新能力的要素,构建城市创新能力评价指标体系,在分析各种评价方法的基础上,采用了熵值法作为评价方法,对我国33个省会及副省级以上城市创新能力综合评价,并用聚类分析对城市创新能力进行了分析。第四,对粗糙集条件信息熵的方法进行了详细介绍,利用粗糙集条件信息熵的方法构建了一、二、叁级评价指标体系的决策表,分析各叁级指标对城市创新能力的影响程度,找出影响城市创新能力的关键因素。第五,以郑州市为例,实证分析了郑州市创新能力在全国所处的位置,找出影响郑州市创新能力的关键因素,在分析影响郑州市创新能力关键因素基础上,提出了提升郑州市创新能力具体对策建议。最后对全文进行研究总结,并提出本文的局限性和进一步的研究展望。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-05-01）
程国胜,孙超男,宋凤丽,来鹏[8]（2018）在《基于条件信息熵的超高维分类数据特征筛选》一文中研究指出文章提出了一种基于条件信息熵的超高维自由模型下非参数特征筛选方法,在响应变量为两类别时,对多类别离散型协变量进行特征筛选。通过理论证明和蒙特卡罗数值模拟验证了该筛选方法具有确定筛选性质,对超高维分类变量的重要特征筛选具有显着的效果。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年08期）
刘登峰[9]（2018）在《考虑样本条件的水文信息熵研究》一文中研究指出基于信息熵理论的统计方法已广泛应用于工程、金融等领域。信息熵理论在水文水资源领域的应用至少包括两个方面:第一,描述性统计范畴下的信息熵估计,应用方向为水文不确定性量化与分析等;第二,推断性统计范畴下的极大熵模型,应用方向为水文频率分析、水文随机模拟等。近年来,基于信息熵理论与Copula函数等多变量方法的耦合研究也逐渐成为统计水文领域研究的热点。基于信息熵理论的统计水文研究本质上属于数据驱动型研究,其方法的有效性和结论的正确性受到样本条件的制约。对于样本条件,结合信息熵的应用方向,有两个方面值得关注,其一,受观测站点数量及观测年限等客观条件的制约,水文学研究过程中往往面临数据缺乏的问题,此谓样本量的稀缺性问题。该问题给水文信息熵的准确估计提出了挑战。其二,随着所研究变量种类的扩展以及水文变量非一致性特征的加强,不同水文变量的概率分布模式也呈现多样化趋势,此谓样本分布的多态性问题。该问题对于基于极大熵模型的水文分布推断研究提出了更高的要求。围绕样本量的稀缺性问题,论文将小样本条件纳入到水文信息熵的估计方法及不确定性分析的研究中。对于方法研究,引入两种信息熵估计算法:Chao-Shen方法和Shrinkage方法,通过小样本条件下的蒙特卡洛模拟试验,将两种算法的估计效果与传统的极大似然方法进行对比。研究发现,Shrinkage方法在小样本条件下表现最优。对于实际应用,将信息熵应用于水文不确定性量化分析,给出一种基于信息熵的水文序列多尺度滑动分析方法MM-EHA(multi-scale moving entropy-based hydrological analyses),并结合具体实例,利用信息炮分析了(1)长江宜昌、汉口测站;(2)黄河花园口、利津测站径流系统的不确定性。此外,论文进一步探讨了信息熵与其他不确定性量化指标间的相关关系。数据的稀缺性是水文学研究中不可避免的问题,适用于小样本条件的信息熵Shrinkage估计算法值得在水文信息熵研究领域推广。围绕样本分布的多态性问题,论文对极大熵模型构建时最优矩阶数的选择问题进行了讨论。对于方法研究,通过蒙特卡洛模拟试验考察了不同序列长度下各阶样本矩的收敛性,提出了灵活确定极大熵模型最优矩阶数的理论-经验分析思路TEA(technical-empirical analysis),最终构建了最优矩约束下的单变量极大摘模型 OM-POME(Optimal-moment principle of maximum entropy);此外,进一步耦合Copula函数,提出了最优矩约束下的POME Coupla多变量建模框架OMME-C(Optimal-Moment constrained Maximum Entropy-Copula)。对于实际应用,第一,在单变量研究中,基于OM-POME对(1)长江宜昌测站水位极值;(2)黄河花园口站月流量数实例进行水文随机模拟,验证了 OM-POME在径流随机模拟中的有效性;第二,在多变量研究中,基于OM-POME Copula对长江、黄河中下游代表测站叁类气象水文事件(单站水位径流、多站径流以及多站降水)的相关性进行了分析。实例证明,最优矩约束下的极大熵模型更为精确,尤其适用于复杂分布下的单变量概率推断;OM-POME Copula模型相对传统的相关系数能够保存更多的相关性信息,该方法为相关领域的多变量建模提供了一种有效的方式。(本文来源于《南京大学》期刊2018-04-01）
李萍,刘辉[10]（2017）在《条件信息熵在大学生宿舍卫生质量评价中的应用》一文中研究指出大学生宿舍卫生管理,是高校学生管理中一个非常重要的问题.宿舍卫生质量评价对提高大学生宿舍卫生管理具有重要的指导意义,而现有的宿舍卫生质量评价体系指标冗杂.利用条件信息熵对宿舍卫生质量评价指标进行分析,找出影响宿舍卫生质量的重要属性,进而对这些指标进行约简.通过实验表明该方法用于大学生宿舍卫生质量评价中,简化了宿舍卫生测评体系.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2017年19期）
条件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：
该文研究区间集决策信息表中基于信息熵的不确定性度量。针对区间集决策信息表,该文提出一个δ-区间相似关系来描述对象之间的关系。将Pawlak粗糙集模型的近似精度和近似粗糙度等不确定性度量概念,扩展到区间集决策信息表中。通过分析扩展的δ-区间近似粗糙度和δ-区间近似精度,可以发现这两种度量对粒度结构的变化并不敏感。结合条件信息熵,该文提出了一种δ-区间决策条件熵来度量区间集决策信息表的不确定性。对δ-区间近似粗糙度,δ-区间近似精度和δ-区间决策条件熵相关性质进行了分析和证明。通过实例验证了δ-区间决策条件熵能够有效、准确地度量区间集决策信息表的不确定性。
（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。
条件信息熵论文参考文献
[1].黄婧,姜东华,吕卫平.条件信息熵在“概率论与数理统计”评价体系中的应用[J].龙岩学院学报.2019
[2].张倚萌,贾修一,唐振民.基于条件信息熵的区间集决策信息表不确定性度量[J].南京理工大学学报.2019
[3].骆正磊.基于条件信息熵的多机器人气体源定位[D].安徽工业大学.2019
[4].陈舞,张国华,王浩,陈礼彪.基于粗糙集条件信息熵的山岭隧道坍塌风险评价[J].岩土力学.2019
[5].段军,岳洪辉,张伟,王志军.基于粗糙集条件信息熵的煤矿人因失误安全评价[J].矿业研究与开发.2018
[6].段军,岳洪辉,梁志广,王志军.基于粗糙集条件信息熵矿山安全权重的确定[J].矿业研究与开发.2018
[7].李慧娟.基于粗糙集条件信息熵的城市创新能力研究[D].郑州大学.2018
[8].程国胜,孙超男,宋凤丽,来鹏.基于条件信息熵的超高维分类数据特征筛选[J].统计与决策.2018
[9].刘登峰.考虑样本条件的水文信息熵研究[D].南京大学.2018
[10].李萍,刘辉.条件信息熵在大学生宿舍卫生质量评价中的应用[J].赤峰学院学报(自然科学版).2017