导读:本文包含了最小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:最小,信息,对偶,质心,准则,光谱分析,光谱。
最小信息熵论文文献综述
安敬民,李冠宇[1]（2018）在《基于最小信息熵分类的不确定元数据本体构建》一文中研究指出RDF中的元数据具有无序性的特点,使得获取所需元数据时查全率较低,且由于获取的RDF可能存在不确定性问题,造成查准率较低。针对以上两个问题提出:利用概率公式,将不确定RDF抽象为初始化模糊概念集,利用最小信息熵理论做模糊等价分类,利用粗糙集理论,计算得到粗糙模糊概念;利用概念格将粗糙模糊概念建立偏序关系,得到一个有序的层次关系模型并用OWL语言表示。经实验验证,该方法正确有效,可以在原方法基础上提高查准率和查全率。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年09期）
刘峰,郭少军,沈同圣,马新星[2]（2015）在《基于信息熵和最小能量差的星点质心定位(英文)》一文中研究指出天文导航技术已经进入一个新的发展阶段,随着电子技术和计算机技术的发展,它已广泛应用于卫星、航天飞机、远程导弹和其他航天器。星点质心位置是天文导航技术的关键。由于白天强烈天空背景的干扰,拍摄的近红外恒星图像信噪比很低。首先,采用信息熵的方法来进行分析恒星的图像能量分布。然后,提出了基于多级的最小能量差星点目标质心定位的方法。此方法使用线性迭加,以缩小质心区域范围,使用恒星能量分布的对称性出现的最小差值时,得到星点质心坐标。通过测试自然拍摄的图像来验证算法的准确性。实验表明:该方法具有良好的低信噪比条件下的质心定位精度。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2015年S1期）
袁延江,康德礼,李秀喜[3]（2014）在《基于最小信息熵损的KLPP算法在化工监控中的应用》一文中研究指出针对化工过程的非线性以及过程的动态特征,本文开发出了一种基于最小信息熵损的核局部保留算法(MEL-KLPP)。算法优点:①能够有效提取过程中的信息,建立准确的统计模型②在降维过程中考虑了样本之间的关联信息,所得模型更加符合实际。将算法应用于润滑油重质过程以检验其故障检出能力,结果表明MEL-KLPP算法的误报率和KLPP相近,低于KPCA,故障检出率(81.30%)高于KLPP(3.25%)和KPCA(69.7%)。将过程收集的数据根据工艺知识进行分块建模后,KLPP算法的故障检出率显着提高,MEL-KLPP检出率变化不大,表明KLPP算法对强噪声的复杂数据并不适用,MEL-KLPP算法对数据质量的要求不高,算法鲁棒性好,具有更广阔的应用前景。(本文来源于《计算机与应用化学》期刊2014年09期）
杨可明,刘士文,王林伟,杨洁,孙阳阳[4]（2014）在《光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法》一文中研究指出端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2014年08期）
马胜蓝,叶东毅[5]（2012）在《信息熵最小约简问题的若干随机优化算法》一文中研究指出现有的启发式属性约简算法一般无法得到信息熵意义下的最小属性约简.为此,文中探讨应用随机优化算法计算信息熵意义下最小属性约简的问题.首先通过定义适当的适应值函数,将信息熵意义下的最小属性约简问题转化为不含约束的适应值优化问题,证明问题转化的等价性.研究基于遗传算法、粒子群优化算法、禁忌搜索以及蚁群算法等若干随机优化算法的求解效率和求解质量,并用一批UCI数据集来加以测试.实验结果表明,文中设计的带增强策略的基于全息粒子群的属性约简算法,具有较高的获得信息熵意义下最小属性约简的概率和较优的算法性能.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2012年01期）
董雪璠,王秀国,周荣喜,宗泽[6]（2011）在《基于最小信息熵-最大增值熵的投资组合优化模型》一文中研究指出针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷,用信息熵代替方差度量风险,用反映资金的增值速度的增值熵代替均值,提出了一种新型投资组合模型——最小信息熵-最大增值熵模型,并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时,给出了通过引入权重系数,将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2011年06期）
曾伟[7]（2006）在《信息熵增量最小化准则在供应链中的应用》一文中研究指出本文研究了在考虑利润最大化准则和信息熵增量最小准则下,既能满足了利润最大化,又要增加利润可得性,销售商如何确定订购量的问题。数字实验表明:考虑双重准则得到的策略比仅考虑利润最大化准则得到的策略更好,可以使供应链、销售商及制造商都受益。(本文来源于《运筹与管理》期刊2006年04期）
张乐瑛[8]（2004）在《广义最小信息熵问题与其对偶理论及其求解方法》一文中研究指出非线性规划是运筹学数学理论中特别重要而又活跃的一个分支，可认为它是有限维最优化经典理论的再创造，其特征主要在于：所研究的最优化问题允许复杂的约束，对最优性、对偶性诸方面进行深入的分析，并强调进行理论概括和提出可行的算法。随着现代计算机技术的日趋发展，非线性规划正越来越多地运用于最优设计、管理科学、系统识别、数学物理变分问题等方面，并由此推动非线性规划的进一步发展。 线性规划中优美的对偶性理论，鼓励很多学者把对偶性概念推广到非线性规划问题。在初期，他们发现可以将某些非线性规划表述为一个相应的对偶规划，且有少量相似于线性规划的结果，但如果希望得到有意义的结果，只能考虑凸规划。六十年代后期，凸规划更完全的对偶理论出现了，其中一种方式是基于Fenchel引进的共轭函数概念，这些后来在Rockafellar的一系列着作中得以发展完善。 在文[6]中，Rockafellar导出了Fenchel对偶定理，然而有许多凸规划问题直接使用Fenchel对偶定理很难用显式表示其对偶，有的问题甚至不能直接使用Fenchel对偶定理。朱德通在文[8]中导出广义的Fenchel对偶定理，并将此定理成功地应用于带约束的最小区别信息量问题(简称MDI问题)。本文讨论比MDI问题更普遍的带有二次约束和熵密度约束的广义熵密度规划问题，这两类问题在信息论、统计力学、对策论和保险业中有着广泛的应用。基于凸规划知识和广义的Fenchel定理，作者推导出这两类问题的凸对偶规划。同时，发现由非线性规划中Lagrange对偶可以获得这两类问题的Lagrange对偶规划，且推导过程中没有涉及很深的数学知识，使得应用更为广泛。 通常，我们求出规划问题的对偶形式是希望将不易求解的原问题转化为易于求解的对偶问题，在分别得到这两类问题的对偶形式后，发现其形式简单，只带有非负约束和线性约束。本文针对更为一般的带线性不等式约束的优化问题提出弧线路径信赖域算法。信赖域方法是近年来日益受到关注的一种新的保证算法整体收敛性的逼近方法，信赖域方法的基本步骤是首先指定一个信赖域半径，然后用带约束的二次模型来确定搜索方向与步长大小。朱德通在文[9]中将最优路径和修正梯度路径与非单调信赖域方法相结合讨论无约束优化问题，且文[3]中用信赖域方法解无约束优化问题取l_2范数形成了形式简单的近似信赖域路径，此类思想启发作者用弧线路径来解决约束优化问题。考虑到在一般的信赖域方法中，当目标函数沿该搜索方向的实际下降量和预计下降量拟合得比较好时，则由该搜索方向得到新的迭代点并调整信赖域半径。否则，缩小信赖域半径并重新求解搜索方向，因此为求得一被接受的搜索方向往往需要多次求解信赖域子问题使得计算量相当大。本文在求解线性不等式约束优化问题时，将近似信赖域路径与非单调信赖域方法相结合，即在信赖域半径内沿近似信赖域路径得到一极小化二次模型的搜索方向后采用回代法避免重复求解信赖域子问题，在此算法中当搜索方向不被接受时，就用非单调线搜索技术得到接受步长，定义新的迭代点。这样大大提高了计算速度，而且为了有更广泛的运用，在本文的实际算法中并不要求目标函数为凸函数. 本文共分为五章.第一章简述了非线性规划和对偶规划的一些基本概念以及一般非线性规划问题的求解方法，作为研究的基础。第二章中基于广义的Fenchel对偶定理以及相应的Kuhn一Tucker条件，导出带有二次约束和嫡密度约束的广义嫡密度问题的凸对偶规划，强对偶定理以及相应的Kuhn一Tucker条件。第叁章在第二章的基础上，应用La-grange对偶规划的定义以及非线性规划的基础知识导出了这两类问题的Lagrange对偶规划和完整的理论分析.第四章以这两类问题为背景，对更为普遍的线性不等式约束优化问题提出了弧线路径信赖域算法，并给出计算结果。最后，第五章对本文的工作进行了总结，提出了进一步的研究方向。(本文来源于《上海师范大学》期刊2004-04-01）
黄克中,张金阳[9]（1996）在《水文频率线型选优的最小信息熵准则》一文中研究指出根据信息熵的基本概念，提出了最小信息熵准则作为水文频率线型选优的判别标准，给出了推导频率分布信息熵的一般方法，及各种信息熵的计算公式，最后举出应用算例(本文来源于《中山大学学报(自然科学版)》期刊1996年S1期）
最小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：
天文导航技术已经进入一个新的发展阶段,随着电子技术和计算机技术的发展,它已广泛应用于卫星、航天飞机、远程导弹和其他航天器。星点质心位置是天文导航技术的关键。由于白天强烈天空背景的干扰,拍摄的近红外恒星图像信噪比很低。首先,采用信息熵的方法来进行分析恒星的图像能量分布。然后,提出了基于多级的最小能量差星点目标质心定位的方法。此方法使用线性迭加,以缩小质心区域范围,使用恒星能量分布的对称性出现的最小差值时,得到星点质心坐标。通过测试自然拍摄的图像来验证算法的准确性。实验表明:该方法具有良好的低信噪比条件下的质心定位精度。
（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。
最小信息熵论文参考文献
[1].安敬民,李冠宇.基于最小信息熵分类的不确定元数据本体构建[J].计算机工程与设计.2018
[2].刘峰,郭少军,沈同圣,马新星.基于信息熵和最小能量差的星点质心定位(英文)[J].红外与激光工程.2015
[3].袁延江,康德礼,李秀喜.基于最小信息熵损的KLPP算法在化工监控中的应用[J].计算机与应用化学.2014
[4].杨可明,刘士文,王林伟,杨洁,孙阳阳.光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法[J].光谱学与光谱分析.2014
[5].马胜蓝,叶东毅.信息熵最小约简问题的若干随机优化算法[J].模式识别与人工智能.2012
[6].董雪璠,王秀国,周荣喜,宗泽.基于最小信息熵-最大增值熵的投资组合优化模型[J].北京化工大学学报(自然科学版).2011
[7].曾伟.信息熵增量最小化准则在供应链中的应用[J].运筹与管理.2006
[8].张乐瑛.广义最小信息熵问题与其对偶理论及其求解方法[D].上海师范大学.2004
[9].黄克中,张金阳.水文频率线型选优的最小信息熵准则[J].中山大学学报(自然科学版).1996
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