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基于广义柔度曲率信息熵的板式轨道脱空损伤识别
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作者 刘渝 赵坪锐 +2 位作者 徐天赐 刘卫星 姚力 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第4期48-54,62,共8页
板式轨道填充层作为轨道结构关键部位,在高频列车荷载和环境共同作用下出现脱空损伤,引起脱空位置轨道结构刚度改变。为有效检测板式轨道的轨道板脱空情况,采用数值仿真分析得到无砟轨道模态信息,利用轨道脱空区域广义柔度曲率局部峰值... 板式轨道填充层作为轨道结构关键部位,在高频列车荷载和环境共同作用下出现脱空损伤,引起脱空位置轨道结构刚度改变。为有效检测板式轨道的轨道板脱空情况,采用数值仿真分析得到无砟轨道模态信息,利用轨道脱空区域广义柔度曲率局部峰值进行轨道脱空损伤识别。结合广义柔度、均匀荷载面(Uniform load surface, ULS)、曲率和局部信息熵,提出可定位损伤的ULS曲率信息熵,并在CRTS III板式轨道上进行验证。研究结果表明:广义柔度曲率利用轨道脱空前后模态信息计算轨道脱空损伤曲率差,能够有效定位脱空位置;ULS曲率信息熵表征值只需要轨道的一阶模态信息便能够有效地反映轨道脱空位置及面积,且克服了广义柔度曲率需要健康模态信息的不足;轨道对称位置上相同面积脱空的ULS曲率信息熵值相同;ULS曲率信息熵值与脱空面积和厚度成正相关关系;ULS曲率信息熵表征值具有较好的损伤识别敏感性,能够识别小于单个测点布置面积的0.1 m×0.1 m小面积脱空,并且对轨道板边脱空识别敏感性高于轨道板中脱空识别敏感性。 展开更多
关键词 板式无砟轨道 广义柔度 均匀荷载面 局部信息熵 损伤识别
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基于信息熵的直升机通用质量特性评估指标权重确定方法
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作者 张宏斌 翁兴国 孙世霞 《直升机技术》 2024年第1期16-19,共4页
权重反映了各指标在通用质量评估中的重要程度,确定评估指标权重是开展直升机通用质量特性评估的关键环节。基于信息熵理论,提出了一种直升机通用质量特性评估指标权重的确定方法。通过采集专家意见构建指标权重评价矩阵,计算各指标专... 权重反映了各指标在通用质量评估中的重要程度,确定评估指标权重是开展直升机通用质量特性评估的关键环节。基于信息熵理论,提出了一种直升机通用质量特性评估指标权重的确定方法。通过采集专家意见构建指标权重评价矩阵,计算各指标专家评价熵权值和区分度,并转换为信度因子,以信度因子对指标权重进行修正,实现了“主观+客观”的指标权重确定,为直升机通用质量特性评估指标权重的确定提供了一种新方法。 展开更多
关键词 直升机 通用质量特性 评估 指标权重 信息熵
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基于特征信息熵与支持向量机的智能网联汽车CAN总线异常检测技术
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作者 陈宁 《科学技术创新》 2024年第7期63-66,共4页
本文结合CNA报文的结构特点,探究了基于特征、信息熵的异常检测技术和基于支持向量机的异常检测技术。基于特征、信息熵的异常检测技术,将CAN ID作为特征,统计包含该特征的所有报文并计算信息熵。根据信息熵确立阈值标准,对比CAN总线报... 本文结合CNA报文的结构特点,探究了基于特征、信息熵的异常检测技术和基于支持向量机的异常检测技术。基于特征、信息熵的异常检测技术,将CAN ID作为特征,统计包含该特征的所有报文并计算信息熵。根据信息熵确立阈值标准,对比CAN总线报文的熵值是否在阈值范围内,从而检测是否存在异常。仿真结果表明,在报文数量较少的情况下,该技术的异常检测率可以达到100%。基于支持向量机的异常检测技术,将异常报文预处理后输入到支持向量机中训练,得到异常检测指标。利用该指标与CAN总线报文进行对比,从而检测是否存在异常。实验结果表明,该技术对多种CNA报文的异常检测率在90%以上。 展开更多
关键词 信息熵 支持向量机 CAN总线 异常检测
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基于声发射信息熵均距的滑动轴承润滑状态故障诊断研究
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作者 谭浩宇 颜毅斌 +1 位作者 张骁 陈清化 《自动化应用》 2024年第4期139-142,145,共5页
在声发射信号的信息熵距的基础上,提出了声发射信号的信息熵均距诊断方法,该方法能有效提升汽轮机上滑动轴承润滑状态的诊断精度,通过突出润滑状态的信息熵特征和改变信息熵点之间的距离算法,使不同润滑状态之间的差异更明显,以增强对... 在声发射信号的信息熵距的基础上,提出了声发射信号的信息熵均距诊断方法,该方法能有效提升汽轮机上滑动轴承润滑状态的诊断精度,通过突出润滑状态的信息熵特征和改变信息熵点之间的距离算法,使不同润滑状态之间的差异更明显,以增强对润滑状态的准确识别能力。该效果在半干摩擦状态的诊断上表现最显著,并在实际机组上验证了该方法的有效性,为滑动轴承润滑状态的诊断和故障预测提供了更可靠的方法。 展开更多
关键词 滑动轴承 润滑状态 声发射 信息熵 信息熵
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基于信息熵与闭合频繁序列的密码协议逆向方法
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作者 梁晨 洪征 +1 位作者 吴礼发 吉庆兵 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期326-334,共9页
未知密码协议被广泛用于敏感信息的安全传输,对其进行逆向分析对攻防双方都具有重要意义。为从网络流量中推断结构复杂的密码协议格式,提出了一种基于信息熵与闭合频繁序列的密码协议逆向方法。利用字节信息熵划分报文的明文域与密文域... 未知密码协议被广泛用于敏感信息的安全传输,对其进行逆向分析对攻防双方都具有重要意义。为从网络流量中推断结构复杂的密码协议格式,提出了一种基于信息熵与闭合频繁序列的密码协议逆向方法。利用字节信息熵划分报文的明文域与密文域,使用BIDE算法挖掘闭合频繁序列,划分报文的动态域和静态域;设计了一种长度域识别算法,对报文进行字节片切,将片切后的字段值与长度域取值集合进行循环比对,实现了密码协议中多种形式的长度域识别;设计了启发策略,用于对加密套件、加密算法等密码协议特有的关键字段进行语义识别。实验结果表明,该方法可以有效地对密码协议进行域划分,提取密码协议的格式,并且在长度域识别和密码协议特有关键字段的语义识别上优于现有方法。 展开更多
关键词 协议逆向 密码协议 信息熵 闭合频繁序列 网络流量 语义分析
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基于改进信息熵的直接刀具状态监测设备部署
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作者 由智超 高宏力 +2 位作者 郭亮 陈昱呈 刘岳开 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期160-167,共8页
在不拆刀情况下,基于机器视觉的在线刀具状态监测系统可完成刀具磨损测量和状态评估,但与在线捕获刀具图像质量息息相关的系统部署参数选择却鲜有研究.为解决上述问题,本文构建基于改进信息熵的多项式回归模型以实现刀具状态监测系统的... 在不拆刀情况下,基于机器视觉的在线刀具状态监测系统可完成刀具磨损测量和状态评估,但与在线捕获刀具图像质量息息相关的系统部署参数选择却鲜有研究.为解决上述问题,本文构建基于改进信息熵的多项式回归模型以实现刀具状态监测系统的最优部署.首先,使用自适应阈值方法去除捕获刀具图像中背景要素干扰,并通过信息熵指标评估图像中刀具磨损区域的成像质量;然后,构建相机工作距离、曝光时间与所提出评价指标之间的多项式回归模型以描述部署参数与提出评价指标的映射关系;最后,应用最小二乘法求取多项式模型系数获得最优部署参数.在确保自变量的因子水平涵盖最优部署参数情况下设计正交实验,实验结果表明:提出的评价指标与工作距离、曝光时间等部署参数之间均存在主效应关系,符合光学成像系统的变化规律;与支持向量机、决策树和K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法等非线性回归预测模型相比,三次多项式回归模型预测误差最小,其平均绝对误差、均方误差、均方根误差分别为0.022631,0.00068,0.026069;在多项式回归模型求解的最优部署参数下,所捕获的刀具图像的测量精度达到96.76%,提高0.74%,满足刀具状态监测的精度要求. 展开更多
关键词 信息熵 方差分析 多项式回归 机器视觉 刀具状态监测
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一种基于信息熵加权的属性约简算法
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作者 罗帆 蒋瑜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1047-1051,共5页
针对现有邻域粗糙集模型中存在属性权重都相同,无法保证关键属性在属性约简时能够被保留的问题,提出了一种基于信息熵加权的属性约简算法。首先,采用了类间熵、类内熵策略,以最大化类间熵最小化类内熵为原则给属性赋予权重;其次,构造了... 针对现有邻域粗糙集模型中存在属性权重都相同,无法保证关键属性在属性约简时能够被保留的问题,提出了一种基于信息熵加权的属性约简算法。首先,采用了类间熵、类内熵策略,以最大化类间熵最小化类内熵为原则给属性赋予权重;其次,构造了基于加权邻域关系的加权邻域粗糙集模型;最后,基于依赖关系评估属性子集的重要性,从而实现属性约简。在基于UCI数据集上与其他三种属性约简算法进行对比实验,结果表明,该算法能够有效去除冗余,提高分类精度。 展开更多
关键词 属性约简 邻域粗糙集 属性加权 信息熵
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基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法
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作者 洪成 蒋沅 +2 位作者 严玉为 余荣斌 杨松青 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期20-27,42,共9页
为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻... 为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。 展开更多
关键词 时序网络 层间邻域 节点重要性 信息熵
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VMD结合小波包信息熵和GJO-SVM的电机轴承故障诊断
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作者 纪京生 周莉 马向阳 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第2期128-136,共9页
针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden J... 针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden Jackal Optimization,GJO)算法优化后的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行电机滚动轴承的故障诊断。首先,利用VMD将采集到的信号进行分解,依据局部极小包络熵筛选出最优本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;其次,利用小波包将最优IMF分量再分解,并提取信息熵作为特征向量矩阵;最后,采用GJO算法对支持向量机中的惩罚参数和核参数进行寻优选择,建立GJO-SVM故障诊断模型,将特征向量矩阵输入金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)故障诊断模型中进行故障诊断。将VMD结合小波包信息熵特征提取与VMD结合近似熵特征提取进行对比试验,试验结果表明,VMD结合小波包信息熵特征提取精度提高了2.5%,其特征提取更加优越;将金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)与粒子群优化(Porticle Swarm OPtimization,PSO)算法支持向量机(PSO-SVM)、果蝇优化算法(Fruit fly Optimation Algorithm,FOA)支持向量机(FOA-SVM)进行对比试验,试验结果表明,GJO-SVM其平均准确率达到99.16%,较PSO-SVM、FOA-SVM分别提高了2.5%、3.61%。金豺算法优化支持向量机(GJO-SVM)可以更加有效提取并诊断滚动轴承故障。 展开更多
关键词 变分模态分解 小波包信息熵 金豺优化算法 支持向量机 轴承故障诊断
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基于信息熵与服务器识别的DoH流量检测
10
作者 徐魁 海洋 +1 位作者 李晓辉 陶军 《计算机技术与发展》 2024年第4期132-138,共7页
DNS over HTTPS(DoH)协议是一种针对域名系统(DNS)的最新改进方案,然而用户可使用第三方DoH服务规避内网原有的监管,所以异常流量检测方法不再适用于检测DoH流量。针对该问题提出了一种DTESI算法。首先,基于信息熵将DoH流量作为异常流... DNS over HTTPS(DoH)协议是一种针对域名系统(DNS)的最新改进方案,然而用户可使用第三方DoH服务规避内网原有的监管,所以异常流量检测方法不再适用于检测DoH流量。针对该问题提出了一种DTESI算法。首先,基于信息熵将DoH流量作为异常流量从全部网络流量中筛选出来;然后,利用DoH服务器与同一客户端建立TLS连接时响应方式总是相同的特性,用指纹识别检测客户端与DoH服务器之间的TLS协商,确定DoH服务器身份;最后,使用Top-K抽样算法选出一定时段内网络中前K台活跃主机着重进行流量检测,使算法能应用于中大型组织的网络。实验结果表明,针对发现的异常流量,DTESI算法检测出的DoH服务提供商准确率超过94%。在此基础上比较了在不同K值下的算法检测时间和对网络中全部DoH流量的检测覆盖率,结果表明合理选择K值可以提升算法的整体效能。 展开更多
关键词 DNS over HTTPS 网络流量检测 信息熵 指纹识别 TLS协议
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基于关联信息熵和轻量级梯度提升机的油纸绝缘特征优选策略
11
作者 赖汶鸿 刘庆珍 鄢仁武 《电气技术》 2024年第1期34-41,47,共9页
为了充分挖掘对变压器油纸绝缘综合诊断结果有利的老化特征量,提出一种基于关联信息熵和轻量级梯度提升机(LightGBM)的特征量优选策略。首先,基于不同老化状态的变压器介电响应实测数据,提取不同类别的时域特征量形成初始高维特征空间;... 为了充分挖掘对变压器油纸绝缘综合诊断结果有利的老化特征量,提出一种基于关联信息熵和轻量级梯度提升机(LightGBM)的特征量优选策略。首先,基于不同老化状态的变压器介电响应实测数据,提取不同类别的时域特征量形成初始高维特征空间;其次,引入关联信息熵度量特征子集的相关性及冗余性,再利用轻量级梯度提升机评估特征的重要度,进而得到最优特征空间;最后,对比分析最优特征空间与不同对照组的诊断性能,有效验证了基于所提优选策略确定的最优特征空间的优越性。 展开更多
关键词 油纸绝缘老化 综合诊断 关联信息熵 梯度提升算法 特征选择
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基于信息熵的CAN网络异常检测关键因素影响分析
12
作者 刘少勋 张震 +2 位作者 张金锋 程章龙 张跃中 《物联网技术》 2024年第1期59-62,共4页
为了提升基于信息熵的CAN网络异常检测的准确性和时效性,探索研究了CAN报文信息熵计算关键因素对异常检测的影响程度。本文首先给出了CAN报文信息熵概念内涵以及基于信息熵的CAN网络异常检测计算步骤;然后,建立了CAN网络异常检测的准确... 为了提升基于信息熵的CAN网络异常检测的准确性和时效性,探索研究了CAN报文信息熵计算关键因素对异常检测的影响程度。本文首先给出了CAN报文信息熵概念内涵以及基于信息熵的CAN网络异常检测计算步骤;然后,建立了CAN网络异常检测的准确度和时效性量化指标,并通过大量实验分析,剖析了滑动窗口大小、滑动尺度、灵敏度对异常检测结果的影响。本文的研究结果可以为后续基于信息熵的CAN网络异常检测的优化研究提供借鉴。 展开更多
关键词 智能网联汽车 信息熵 CAN异常检测 CAN报文 采集窗口 灵敏度
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融入信息熵及多渠道信息的投资组合优化研究
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作者 蒋文正 黄羿 《金融》 2024年第1期309-318,共10页
考虑到投资者预期的异质性,本文结合金融市场的历史信息及前瞻性信息,且引入信息熵替代传统模型的风险度量方法,由此确定出反映金融市场不确定性及投资者行为非理性的最优投资决策。本文以中国股票市场为研究对象,对比分析不同投资策略... 考虑到投资者预期的异质性,本文结合金融市场的历史信息及前瞻性信息,且引入信息熵替代传统模型的风险度量方法,由此确定出反映金融市场不确定性及投资者行为非理性的最优投资决策。本文以中国股票市场为研究对象,对比分析不同投资策略的样本外绩效及投资收益。研究结果表明,融入信息熵及多渠道信息的投资策略表现稳健,能获得较高的夏普比率、投资收益以及较低的换手率。 展开更多
关键词 信息熵 多渠道信息 非理性行为 投资决策
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基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型
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作者 李秀峰 蒋燕 +3 位作者 高道春 段睿钦 刘梅 燕鹏飞 《电测与仪表》 北大核心 2024年第3期64-69,共6页
负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,... 负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。 展开更多
关键词 母线负荷预测 分配因子 信息熵 组合预测 变权重
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基于局部信息熵的智能电网数据离群点识别
15
作者 田炯 秦发宪 朱涛 《电子设计工程》 2024年第5期118-121,126,共5页
识别智能电网数据离群点能够准确地确定智能电网数据对象,但是目前提出的识别方法识别精准度较差,识别效率较低。为此,基于局部信息熵研究了一种新的智能电网数据离群点识别方法,通过方差定义选取优选空间,确定优选空间集阈值进行数据... 识别智能电网数据离群点能够准确地确定智能电网数据对象,但是目前提出的识别方法识别精准度较差,识别效率较低。为此,基于局部信息熵研究了一种新的智能电网数据离群点识别方法,通过方差定义选取优选空间,确定优选空间集阈值进行数据加权处理,计算优选空间信息熵;通过无量化处理判断临界点数值,得到子空间最优范围。检索与分析离群状态变化情况,计算离群因子,根据概率值增强算法对冗余数据的甄别能力,删除离群点冗余数据,将平均值计入值域,实现智能电网数据离群点识别。实验结果表明,所研究方法精准度最终能够达到95%,识别效率在90%以上。 展开更多
关键词 局部信息熵 智能电网 数据离群点 离群点识别
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一种基于信息熵的LSTM时间序列数据预测模型
16
作者 田园 孙梦觉 +1 位作者 周植高 范培忠 《科技创新与应用》 2024年第7期28-34,共7页
时间序列预测可提升智能电网决策能耗评估有效性和电力传感网络的故障检测效率。基于香农信息熵和长短时记忆网络,构建一种基于时间序列数据的趋势预测模型,模型算法首先对时间序列数据以熵值法处理后进行特征归并,建立特征区间和熵值模... 时间序列预测可提升智能电网决策能耗评估有效性和电力传感网络的故障检测效率。基于香农信息熵和长短时记忆网络,构建一种基于时间序列数据的趋势预测模型,模型算法首先对时间序列数据以熵值法处理后进行特征归并,建立特征区间和熵值模型;其次在特征区间建立的基础上,将分类过后的数据在长短时记忆网络中进行训练得到预测结果。最后实验结果表明,与传统LSTM和GRU模型相比,高熵模型的均值平方差函数迭代结果误差降低85.9%和85.29%,显著改善模型预测结果的可靠性和准确性。 展开更多
关键词 智能电网 时间序列 信息熵 长短期记忆神经网络 预测模型
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基于邻域依赖度融合信息熵属性约简
17
作者 李朝清 孙洁 +1 位作者 原頔 李毅 《电脑知识与技术》 2024年第7期28-32,共5页
邻域粗糙集是经典粗糙集理论的一个重要扩展,它已成功应用于诸多领域,其中属性约简是其最主要的应用之一。邻域依赖度与信息熵是邻域粗糙集中的重要内容,邻域依赖度属则是通过识别出那些对决策属性具有显著依赖关系的属性,邻域信息熵可... 邻域粗糙集是经典粗糙集理论的一个重要扩展,它已成功应用于诸多领域,其中属性约简是其最主要的应用之一。邻域依赖度与信息熵是邻域粗糙集中的重要内容,邻域依赖度属则是通过识别出那些对决策属性具有显著依赖关系的属性,邻域信息熵可以用来衡量条件属性对决策属性的重要性。通过它们构建约简算法可以消除数据集中的冗余信息,提高数据处理和分析的效率。基于此,本文以邻域依赖度融合信息熵为基础,提出了基于邻域依赖度融合信息熵属性约简算法。使用公开数据集,实验结果表明该算法可以选择较少的属性来保持或提高聚类算法的性能,这充分证明了该算法具有较强的有效性。 展开更多
关键词 属性约简 邻域依赖度 邻域信息熵
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SDN中基于信息熵与机器学习的DDoS攻击检测模型构建
18
作者 鲁顶芝 《无线互联科技》 2024年第6期23-25,共3页
软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的集中控制特征使得网络管理更加灵活高效,但同时也成为网络攻击的主要对象,其中分布式拒绝服务攻击DDoS是SDN面临的主要威胁之一。结合统计学习和机器学习这2种SDN中常用的检测方法,文章分... 软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的集中控制特征使得网络管理更加灵活高效,但同时也成为网络攻击的主要对象,其中分布式拒绝服务攻击DDoS是SDN面临的主要威胁之一。结合统计学习和机器学习这2种SDN中常用的检测方法,文章分析了基于信息熵与机器学习算法的DDoS攻击检测模型,并利用信息熵的阈值判断检测出疑似异常流量,再用决策树算法构建的检测模型检测出DDoS攻击。分类检测模型构建了6个特征属性,并通过计算信息增益值筛选出最优特征子集。通过与其他分类算法模型的比较,该模型提高了检测准确性,减少了检测时间。 展开更多
关键词 软件定义网络 分布式拒绝服务攻击 信息熵 攻击检测
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信息熵原理探讨及其在二元系统的应用
19
作者 张丽琴 徐士涛 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2023年第6期70-76,共7页
信息熵通常用以衡量随机变量的不确定性,在物理学、统计学、信息论等领域发挥着重要作用,帮助我们理解和解释各种现象。与热力学中的熵不同,信息熵呈现一定的秩序性,这与熵所代表的无序和复杂性形成鲜明对比。以二元统计模型为例,探讨... 信息熵通常用以衡量随机变量的不确定性,在物理学、统计学、信息论等领域发挥着重要作用,帮助我们理解和解释各种现象。与热力学中的熵不同,信息熵呈现一定的秩序性,这与熵所代表的无序和复杂性形成鲜明对比。以二元统计模型为例,探讨信息熵与随机事件之间的联系,定量描述信息熵的演化过程,揭示信息熵秩序性的本质规律。 展开更多
关键词 信息熵 随机变量 不确定性 二元系统 最大信息熵原理
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基于势能信息熵的黄土小流域地貌演化特征 被引量:1
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作者 赵卫东 王淑琴 +2 位作者 田剑 季斌 马雷 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2023年第1期65-75,共11页
黄土高原流域地貌系统的地貌演化特征十分复杂,尚有诸多科学问题有待进一步深入研究。以往研究大多集中在流域地貌演化的侵蚀和发育特征等某一方面,缺乏从流域地貌系统及其势能信息熵的视角深入剖析野外多岩土层黄土小流域地貌演化特征... 黄土高原流域地貌系统的地貌演化特征十分复杂,尚有诸多科学问题有待进一步深入研究。以往研究大多集中在流域地貌演化的侵蚀和发育特征等某一方面,缺乏从流域地貌系统及其势能信息熵的视角深入剖析野外多岩土层黄土小流域地貌演化特征的研究。为此,基于系统论的观点和方法,构建多岩土层黄土小流域地貌系统及其势能信息熵的数学模型,并以辛店沟小流域为例,对其地貌演化特征进行研究。结果表明:(1)构建的野外多岩土层黄土小流域地貌系统的概念模型及其势能信息熵的数学模型能够有效对辛店沟小流域进行数值模拟。(2)以黄土侵蚀作用为主的辛店沟小流域从2000—2019年的地貌演化过程是其势能信息熵的熵减过程和黄土地貌不断侵蚀的过程。(3)辛店沟小流域的势能信息熵能较好地反映该小流域的地貌演化阶段和地貌侵蚀过程。 展开更多
关键词 数字高程模型(DEM) 数字地形分析 势能信息熵 流域地貌系统 辛店沟小流域
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