条件熵相关论文
贝叶斯网络（Bayesian Network,简写为BN）是不确定知识表示和推理领域中最强大的概率模型之一。众所周知,从贝叶斯网络产生始起,有向......
互联网和通信技术的发展为网络资源的协同化、网络服务的差异化以及网络管理的精细化提出了更高的要求。传统网络架构已经难以满足......
神经系统疾病的诊断一直是生物医学领域极富挑战性的问题,而癫痫是最常见的神经疾病之一,它是由紊乱的过度或者超同步的神经元活动......
学位
原因特异性是原因理论中的一个重要概念.针对原因特异性,保罗·格里菲斯等人首次以信息理论为基础提出了一种名为SPEC的量度.按照......
本文提出一种基于感知纹理模型的方法来用于多维海洋地理学数据的可视化。两个可控的感知纹理维度方向性和空间频率作为模型的参数......
图像配准在医学图像处理领域是一项重要的技术,对临床诊断和治疗起着越来越重要的作用.尽管对这方面的研究已经展开多年,但目前的......
贝叶斯网络分类器(BNC)由于其优越的分类性能和可解释性在数据挖掘和人工智能等领域有着广泛的应用.信息论为其迅速发展奠定了坚实......
匿名性是信息隐藏的一个重要方面，目前还没有一个准确的数学模型来刻画匿名性，与匿名性相关的研究主要集中在系统节点数N与估算各个......
将信息熵引入形式背景中,研究对象导出三支概念格的熵属性约简.首先,定义对象导出三支概念格的信息熵、条件熵和互信息等概念;其次......
von Neumann互信息是Shannon互信息在量子信息中的推广,在量子信道容量中有非常好的应用.由于量子态的非对易性,许多经典信息论中......
粗糙集理论是波兰数学家Pawlak在1982年提出的一种处理不精确,不完备的模糊数据的数学工具,用来挖掘海量数据中隐含的决策和规则等......
医疗保险精算理论是保险精算学的重要组成部分,也是当今精算领域研究的难点和热点之一.其核心问题是如何解决医疗保险的缴费与医疗......
随着信息技术和网络技术的发展，网络环境变得越来越复杂，信息安全问题日益严峻。入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术，也越来越受......
随着网络的发展和普及,数据信息急剧增长,为了获取有用信息,传统数据挖掘技术也在不断改变,其中,基于粗糙集的处理不确定性问题的......
粗糙集理论是一种有效的数据分析工具，它可以处理不确定、不精确、不完备、不一致的数据。然而，经典粗糙集理论是基于严格等价关系的......
结合软覆盖与信息熵,提出软覆盖信息熵.定义软覆盖信息熵、软覆盖联合熵、软覆盖条件熵,并研究这些熵之间的关系及它们的重要性质.......
基于信息熵的属性约简算法是粗糙集理论与信息论有机结合的产物,其中有三种典型的代表算法——基于互信息的知识约简算法(Mutual I......
关系是描述数据的一个重要概念,被广泛的应用于人工智能领域。熵是度量关系的不确定性的一个重要方法,被越来越多的学者所重视,并......
随着手机等移动设备的相机功能的不断完善,摄影愈来愈方便快捷,加上互联网的迅速发展,数字图像几乎遍布人们的视野,图像的内容及表......
处理多标记数据是机器学习和数据挖掘当中一个非常重要的任务,它已经引起了诸多学者的广泛研究。然而,在实际应用领域中,例如图像......
这篇论文主要研究多粒度模糊信息系统的不确定性和约简。首先,提出了一种新的不完备模糊信息系统的完备化方法。然后,在乐观多粒度......
在爆炸的信息时代,数据规模的增长速度远远超过人类分析与应用的能力。粗糙集理论作为一种数学工具,能够在处理模糊、不精确数据时......
学位
本文针对局部紧可分的度量空间上逆紧映射的不可加拓扑压及其条件熵进行探究,得到了关于非紧系统不可加拓扑压和条件熵的如下结论,......
文章阐述了设备故障诊断步骤优化的必要性和前期研究概况。指出了，采用人工智能与或树启发式搜索的可行性及先进性。以故障条件概率......
原始的连锁不平衡熵指数通过比较群体样本中标记熵和条件熵来定位疾病位点或数量性状位点.它可能受群体混杂的影响.而利用病例父母......
通过错题集培养学生良好学习态度和习惯,指导学生学会归纳分析、梳理,抓住问题的关键,条理化、系统化地解决问题;并通过错题集解决......
统计句法分析利用概率评价模型评价每棵候选句法树存在的可能性 ,选择概率值最高的候选句法树作为最终的句法分析结果 .因此 ,统计......
:与Blom和Dunham近年来在简单代替密码方面的工作和一些文章不同,我们不考虑暧昧度(给定密文后的条件熵),而研究敌人试图解开密文......
高校学生的实践能力是关乎高校教学管理水平和教学质量的重要指标,为了分析对高校学生实践能力的关键因素,向在校学生发放江苏省大......
建立决策表中知识与粗糙熵之间的关系，由此提出决策概念集的条件，进而推广为知识的条件熵，并证明知识的条件熵随信息粒度的变小而......
为提高极化合成孔径雷达(SAR)遥感图像对海面舰船目标的检测性能,提出了一种基于条件熵的多视极化SAR图像的舰船目标检测方法。首......
使用一种新的信息熵定义,对基于条件熵的CEBARKNC约简算法进行改进,并将改进的基于条件熵的CEBARKNC约简算法应用到急斜煤层顶煤可......
本文提出的信息融合熵理论包括：对信息融合中存在着两种信息源的分析、利用信息熵概念定义信息融合熵、论述融合过程中信息融合熵的......
该文用信息论的概念建立了机器人光纤接近觉传感器的信息传输模型，推导出传感器信息熵及条件熵的计算公式，并求出反映传感器性能的互......
Ｌｉｎｓｋｅｒ提出，生物系统对信息的处理可能遵循信息传输最大化准则，并导出了一类神经网络自组织算法——Ｉｎｆｏｍａｘ算法。本文详细讨论了在输入－输出为非线......
从Pawlak拓扑的角度,给出了一种知识边界粗糙熵和边界条件熵的新定义,并反映出集合的不确定性可以通过边界域来描述的思想,证明了......
针对动态信息系统中新增和退出对象集的情况,在信息观下提出了一种基于条件熵的核属性计算方法。先分别讨论仅有对象集进入、仅有......
近些年来,用统计方法进行基因预测越来越受到人们的关注.出现了很多基因预测软件,但是对于利用翻译起始位点前的序列来识别翻译起......
知识约简与规则提取是粗糙集理论中的两个重要的问题.扩展流图(EFG)与对应的决策信息系统有相同的表达能力，它是决策信息系统的一种......
粗糙集理论是由Pawlak教授于1982年提出来用以处理不确定、不精确知识的一种数学理论方法,该理论的主要优势之一是它不需要任何预......
随着信息技术的不断发展,人们获取数据的方式不再单一,如电视、报纸、互联网等,获取数据的周期也在不断减小。面对海量的结构化、......
由于人类社会的不断发展与进步,人们获取数据的方式越来越多样化,面对形式多样的、数量巨大的、关系复杂的、要求及时处理的这些数......
