相对熵

摘要： 为了解决基于局部信息的链路预测算法忽略了节点邻居信息对节点相似性度量影响的问题,提出了一种基于相对熵和节点局部结构的链路预测算法.首先,采用二阶本地网络描述节点的局部结构;然后,通过相对熵的重新定义刻画了节点之间的结构相似性;最后,利用相对熵来度量节点的结构相似性,考虑节点邻居的结构信息,提出相对熵度量节点结构相似性指标.在7个实际网络数据集上的仿真实验测试表明:相比其他基于局部和全局信息的相似性指标,所提方法在曲线下面积衡量标准下能够取得更好的效果,并且适用于平均聚集系数小的网络,在大规模网络上也有较好的表现.

摘要： 现有剩余电流保护器多以总剩余电流或故障电流有效值作为动作判据,阈值固定,难以识别触电类型。为了减轻因人身触电事故造成的严重后果,针对低压配电网,文中研究了一种基于小波包能量的漏电保护方案。利用滑动时间窗计算剩余电流的小波包能量相对熵,根据相对熵的变化大小判断是否为生命体触电,并在此基础上提出了漏电保护方案。文中模拟了电阻、猪肉和兔子等不同触电类型的实验,实验结果证明所提方法的正确性和有效性,对于开发新一代剩余电流保护器具有参考价值。

摘要： 针对红外目标跟踪获得的目标特征鲁棒性差以及模型漂移易导致跟踪失败等问题,提出基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法,即利用预训练孪生网络提取红外目标多卷积层特征,以获取红外对象的空间及语义信息。通过相对熵滤波网络进行响应图融合,并以融合后的响应图为基础设计自适应模板的更新策略。在具有挑战性的红外跟踪数据集VOT-TIR2016上进行的实验表明,该算法具有良好的精度和鲁棒性,并能应对目标被遮挡以及目标外观快速变化等挑战。

摘要： 为了对高速铁路无砟轨道地基微膨胀泥岩膨胀性进行评价,选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标,根据大量现场钻孔实测资料,在TB 10621—2014《铁路工程特殊岩土勘察规程》基础上对泥岩膨胀等级进行优化,采用改进层次分析法、基尼系数法和相对熵确定了判别指标组合权重,并基于改进灰关联分析法建立了泥岩膨胀等级。研究结果表明:将改进灰关联分析法和相对熵组合赋权法相结合应用于无砟轨道地基泥岩膨胀性评价,充分考虑了泥岩膨胀等级评价标准区间,克服了已有综合评价方法中对判别指标权重考虑的不足,当泥岩膨胀等级在Ⅲ级以上时,会引起高速铁路无砟轨道路基上拱,应采取相应工程措施,该研究成果对地基泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形的工程控制措施提供理论依据。

摘要： 为了解决强化学习在训练样本中出现的整体工作效率滞后问题,文章研究提出了一种新方法。该方法将真实经验样本集作为模板,生成理论上可行的虚拟样本,通过智能体agent进行一次训练,智能体agent会将好的虚拟样本并入到真实样本集当中,提高训练样本的质量。该研究利用Open AI Gym作为仿真平台实现小车爬山仿真实验,验证了用生成对抗网络思想实现强化学习算法的有效性,对比Q学习算法,文章提出的“基于生成对抗网络的强化学习算法”(GRL)在追踪数据输出时,其输出的目标函数收敛次数大约少于40次,大大提高学习速度,改善了现有技术中存在网络滞后的学习情况。

摘要： 高校实验教学的质量的主要评判方式就是对各实验室进行综合评价分析。目前,根据航海类高校实验室在教学、师资、以及设备安全等方面存在的问题,提出了在概率犹豫模糊环境下的主客观相结合的多属性分析方法构建航海类高校实验室综合评价模型。结合当前国家的发展趋势以及航海类高校人才培养方式和特点,建立航海类高校实验室的评价属性,同时通过专家打分,构建概率犹豫模糊评价矩阵;分别根据群体一致性原则以及主客观相结合的方式确定专家权重和属性权重,并基于前景理论和VIKOR法相结合对备选方案进行排序择优;最后通过应用算例对该模型进行验证,表明该模型用于评价航海类高校实验室是可行且有效的。

摘要： 为研究车联网环境下异质交通流的演变规律,基于改进的NaSch模型,针对智能网联化程度的前期、中期和后期分别进行仿真实验,得到交通流基本图,并分析通行能力与网联车渗透率的内在联系;其次,通过马尔可夫链证明了网联车形成的有序排列能提高道路通行能力,随机仿真实验验证了理论推导的正确性;最后,引入考虑车辆排列方式的相对熵,从而定量描述异质车流的有序性,阐明了智能网联车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)改善交通状况的本质原因.研究结果表明:随着智能网联车渗透率的增加,通行能力增加,在智能网联化前期,渗透率的增加对通行能力提升较小,最高仅提升23.5%,中、后期通行能力最高能提升125.0%;在一定交通密度下,CAV渗透率与流量呈现正相关,相对熵与流量呈现负相关;智能网联车处于分离态时相对熵较小,分离态对随机混合的通行能力的提升随着CAV渗透率的增加而降低.

摘要： 目的小盒烟包在包裹过程中易出现烟包内框纸破损、脱落、丢失,以及铝箔纸破损、刮烂等缺陷,为解决在完全包裹好小盒商标纸之前,GD包装机未对这些缺陷进行相关检测和剔除而带来的质量风险问题。方法通过对视觉技术的研究、全方位可旋转支架的设计制作、PLC控制程序的设计与IPC系统融合等,设计一种新型烟包外观视觉检测装置;通过多次实验调整可旋转支架的角度确定检测的最佳安装位置及角度;采用高斯核滤波、卷积等方法对图像进行预处理,采用相对熵对颜色相近的铝箔纸与内框纸进行图像处理分析;利用In-Sight资源管理器,并结合远程控制设计,实现对烟包内框纸、铝箔纸与商标纸同时检测的远程调试与监测。结果该新型外观视觉检测装置安装后,实现在完全包裹好小盒商标纸之前对烟包铝箔纸、内框纸与商标纸的精确检测,缺陷烟包的产品检测剔除率≥99.99%,误检率≤0.01%。结论所设计的新型小盒烟包外观检测装置能在完全包裹好小盒商标纸之前远程调试与监测烟包内框纸、铝箔纸与商标纸,并对缺陷烟包进行准确剔除,降低有缺陷烟包进入下道工序的风险,可推广应用于烟草行业内所有包装设备上。

摘要： 在欧美大麻合法化风潮影响下,国内开始批量出现室内种植大麻的违法现象。在此背景下,利用室内种植大麻需大量消耗电能且用电行为具有规律性的特点,提出一种基于用电功率频域分布相对熵的室内大麻种植检测方法。首先,分析室内种植大麻的用电需求规律特征,并搭建实验室仿真环境进行种植大麻用电数据的模拟产生;然后,比对居民用户和室内大麻种植用电行为在时域、频域及具体指标项上的差异,并制定根据用电功率频域分布相对熵等指标识别非法大麻种植的检测流程。基于爱尔兰居民用电数据的测试分析表明,所提方法可有效识别和排除正常居民用户,提高大麻种植异常检测的靶向性。

摘要： 科学测度经济高质量发展水平有利于推动经济高质量发展。文章首先在剖析经济高质量发展内涵的基础上构建了指标体系,然后运用本文提出的组合赋权模型、混合区间多属性决策方法测度了我国2015—2019年总体经济高质量发展水平,通过对比分析验证了模型与方法的有效性,最后应用SOM和BP神经网络模型探析其梯队划分格局和驱动因素。研究发现:我国东、中、西部地区经济高质量发展水平依次递减;各地区经济高质量发展水平优劣势各异;经济强度、生态环境对经济高质量发展的驱动作用较大,内外循环、高层次需求等驱动作用较小。

摘要： 针对以往金融集聚水平测评中,指标赋权较为单一的现状,采用相对熵对主、客观赋权结果进行优化决策.从金融集聚的内涵出发,从金融规模、经济规模及金融基础三个层面构建金融集聚水平测评指标体系,先后采用AHP、熵权法从主、客观角度进行指标赋权,再采用相对熵进行组合赋权,最后采用多指标综合评价模型对各地区金融集聚水平进行测评.由于对主、客观赋权结果的优化决策,降低了测评的信息损失度,提高了测评结果的可信度、合理性.测评结果显示,总体上,金融集聚水平由东部地区、中部地区、西部地区依次降低.

摘要： 本文将基于相对熵的组合赋权法应用到农户信用评价中.首先,从农户资质、农户偿债能力、农户以往信用履历和农户经营能力四个方面构建农户信用评价指标体系;然后,采用层次分析法、网络分析法、熵权法和变异系数法分别对农户信用评价指标进行赋权,继而运用基于相对熵的组合赋权法获得组合权重,并以兼容度大小检验每个赋权方法的优劣;最后,利用模糊综合评价法计算农户的信用等级.实例分析表明:组合赋权法综合了主客观赋权法的权重信息,得到一个较高兼容度的组合权重,提高了农户信用评价的可信度和准确度.

摘要： 在群决策过程中,针对方案属性值为区间数的情况,从相对熵的概念出发,提出了一种确定专家权重的方法.考虑各方案与理想方案和负理想方案的符合程度以及专家权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了专家权重表达式.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

摘要： 在多属性综合评价中，存在“多方法评价结论非一致性”问题，为探讨解决问题的方法，本文提出了一种基于距离熵和相对熵的客观组合评价方法，该方法具有多评价方法自动甄别奖惩、组合结果精确、易于实现等特点，最后用一个算例验证了方法的有效性。

摘要： 乘性一致性与加性一致性是模糊判断矩阵的两个重要的定义. 利用一致性模糊判断矩阵与完全一致性互反判断矩阵的相互转换公式,给出了基于两类一致性指标的模糊判断矩阵的最小相对熵排序模型,研究了其性质;并提出了模糊判断矩阵的一致性检验方法.研究了基于两类一致性指标的群模糊判断矩阵的最小相对熵排序模型,最后进行了算例分析.

摘要： 对某些松散耦合的增殖介质，在用蒙卡方法进行临界计算时，会遇到源分布收敛速度慢、假收敛、低估系统的有效增殖系数及其不确定性，以及得出错误的源中子通量密度分布等一系列问题 。这些问题国际上迄今尚未从理论上找出这些问题的解决方法。随着蒙卡方法逐渐成为反应堆计算的日常工具，在核临界安全、反应堆堆芯设计、分析等领域广泛应用，该问题近来在国际上受到了更多的关注。本文对此现象进行讨论，首先利用一维平板问题说明蒙卡计算中源收敛问题的现象，然后进一步讨论出现源收敛问题的原因，最后验证利用相对熵的概念实现蒙卡计算中检验源收敛的方法。

摘要： 针对一种基于Huffman编码的MP3算法进行安全性分析，通过公式推导得出在一定条件下，算法符合Caehin绝对安全的定义，但是不能抵抗感官分析攻击．通过实验证明了相对熵相同而透明性不同的载密文件听觉效果差别很大．因此，Cachin定义的绝对安全存在不足，隐写算法的绝对安全性不仅与相对熵成反比，而且与透明性成正比．基于完善后的安全评价标准，提出了改进基于Huffman编码的MP3算法的具体方案．

摘要： 利用全量子理论,研究了双原子与压缩相干态光场相互作用系统的量子纠缠特性,分别讨论了相干态振幅参量、光场压缩参量和耦合系数比值对系统场熵和原子相对熵演化的影响,结果表明:当相干态振幅参量为零或很小时,两原子间纠缠度随时间演化规律和场-原子纠缠度随时间演化规律几乎相反,场-原子间的纠缠削弱了两原子间的纠缠,随着相干态振幅参量增大或光场压缩参量减小,在一定时域内,两原子处于稳定的纠缠态,并且这个时域逐渐变长,同时原子-原子平均纠缠度值增大,而场-原子平均纠缠度值减小,耦合系数比值(原子之间偶极-偶极相互作用)的增大会减弱原子与场之间的作用,使两原子始终处于最大纠缠态。

摘要： 建设项目参与者之间的协同决策是项目参与者协同管理的本质要求.目前,在建设过程中还存在工作效率低、超预算、超工期、安全事故时有发生等弊病,这些弊病的产生和建设项目参与者之间的缺乏合作、信任和有效的信息有密切关系.建设项目参与者协同管理的目的之一就是要协调业主、总承包商、分包商、供应商等建设项目参与者之间的决策,做到参与者的群(协同)决策,降低或消除上述弊病,提高项目建设绩效,协同决策还是避免建设项目参与者群决策的双边际效应、减少不确定性、提高决策理性的有效途径,是建设项目参与者协同管理的重要体现.本文使用熵理论中的熵权及相对熵,构建了建设项目参与者协同决策的多目标群决策模型.

摘要： 基于数据驱动的旋转机械故障诊断方法以其智能、高效的特点得到了广泛地研究和应用.基于数据驱动的机械故障诊断方法核心在于分类器的设计和选择.现有的故障分类器更多地关心单个样本所包含的类别信息,常常忽略了样本间的相关性和统计特征,从而损失了一些处理样本类别不确定性的关键信息.本文提出了一种基于Kullback-Leibler散度的故障分类器,在故障分类过程中充分地考虑了样本间的统计信息.同时,结合局部均值分解(LMD)方法、基于距离的特征评估技术,实现了旋转机械的智能故障诊断,并通过滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性和准确性.

摘要： 本发明公开一种基于相对变换与核熵成分分析的电力变压器故障诊断方法，采用相对变换核熵成分分析法提取特征，构造核极限学习机的训练样本集和测试样本集，然后训练核极限学习机分类器，形成最终的RTKECA‑KELM诊断模型；通过自适应量子粒子群优化算法优化RTKECA‑KELM诊断模型参数，得到最优模型参数组合，并保存最优RTKECA‑KELM诊断模型；将测试样本或者待诊断样本输入至训练好的最优RTKECA‑KELM诊断模型，得出诊断结果。本发明既能利用RT的非线性放大和抑制噪声的优点，又能发挥KECA非线性提取特征的优势，具有良好的特征提取效果，具有较高的故障诊断准确率，有效提升了模型的故障诊断精度。

摘要： 本发明提供了一种基于变微分步长相对变化熵的目标检测与信号频率估计方法，通过选取合适的微分步长，利用噪声与信号之间相关性的差异，进一步提升对目标信号的信噪比增益，从而实现对水下弱小目标的远距离检测，同时利用微分步长与相对变化熵数值之间的关系，实现对水中弱小目标特征线谱的估计。本发明能够精确检测水中弱小目标并实现对水中目标特征线谱的估计，具有检测信噪比低，频率估计精度高等优点，能够做到无先验信息的水中目标远距离检测，具有检测距离远、不需先验信息等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于相对样本熵的海面小目标特征检测方法，包括以下步骤：获取CUT观测向量；计算多普勒谱；获得白化频谱；提取样本熵；获得相对样本熵；检测判决，判断出CUT中是否存在目标。本发明在频域定义白化频谱，增大海杂波和含目标回波之间在频谱上的差异性；改进样本熵算法，提取相对样本熵作为一种高效的单特征，融合了频谱在能量和几何方面的多元信息；通过此发明可以解决性能提升和计算量降低的矛盾问题，提高了低信杂比条件下海面小目标的检测概率。

摘要： 本发明公开了一种矿井未采区构造相对复杂程度的相对熵预测方法。该预测方法通过获取已采区的评价指标数据，主要是根据褶曲类型、断层数量和断层规模这三个构造类型指标数据，计算出已采区构造相对复杂程度的相对熵实际值S，然后将已采区构造相对复杂程度的相对熵实际值S和非构造类型指标数据代入公式S＝β0+β1x1+…+βpxp以计算出关系参数βp和关系常数β0；所述关系参数βp经验证后，再将所述关系参数βp和关系常数β0以及矿区井田未采区的非构造类型指标数据Xp代入S'＝β0+β1X1+…+βpXp计算矿区井田未采区相对构造复杂程度的相对熵S'；最后利用构造相对复杂程度与相对熵的关系对照表来判断矿区井田未采区构造相对复杂程度的相对熵S'相对应的复杂程度等级。该预测方法操作简单，并且良好的预测效果。

摘要： 一种基于用电功率频率分布相对熵的室内大麻种植居民用户识别方法，该方法通过实验获得模拟种植大麻的一个月用电量数据，将该用电量数据转换成用电功率频率分布曲线，以此作为计算“标杆”，再获取数据集中居民用户一个月用电量数据转换成用电功率频率分布曲线；计算被测居民用户频率分布与标杆之间相对熵并运用箱线图设定阈值，当所测用户相对熵小于阈值时，获取该用户的用电量序列计算其日最大负荷变异系数进一步判断该用户是否为大麻种植户。如此，通过本方法能定位发现用电情况存在异常的居民用户，及时进行针对性稽查，缩小打击范围。

摘要： 本发明涉及一种基于相对熵计算的调制格式识别方法，解决的是复杂度高、鲁棒性低的的技术问题，通过采用步骤一，进行信号归一化，计算出归一化功率信号；步骤二，将四种调制格式的理论幅度概率分布分为三个区间，计算出四种调制格式的理论幅度概率分布；步骤三，将步骤一中的归一化功率信号在三个区间内分别进行统计计数，根据统计计数结果计算出待识别信号的幅度概率分布；步骤四，计算当前信号的概率分布相对于四种调制格式的相对熵为待识别信号的KL；步骤五，根据KL值随OSNR的变化函数确定最佳判定KL值作为判定阈值，根据判定阈值与KL值判断出当前的调制格式的技术方案，较好的解决了该问题，可用于调制格式识别中。

摘要： 本发明公开了一种矿井未采区构造相对复杂程度的相对熵预测方法。该预测方法通过获取已采区的评价指标数据，主要是根据褶曲类型、断层数量和断层规模这三个构造类型指标数据，计算出已采区构造相对复杂程度的相对熵实际值S，然后将已采区构造相对复杂程度的相对熵实际值S和非构造类型指标数据代入公式S＝β0+β1x1+...+βpxp以计算出关系参数βp和关系常数β0；所述关系参数βp经验证后，再将所述关系参数βp和关系常数β0以及矿区井田未采区的非构造类型指标数据Xp代入S'＝β0+β1X1+…+βpXp计算矿区井田未采区相对构造复杂程度的相对熵S'；最后利用构造相对复杂程度与相对熵的关系对照表来判断矿区井田未采区构造相对复杂程度的相对熵S'相对应的复杂程度等级。该预测方法操作简单，并且良好的预测效果。

摘要： 本发明是一种基于相对熵的相关滤波跟踪方法，包括步骤1：读取视频第一帧图像与待跟踪目标的位置信息，加入训练集；步骤2：提取当前训练集中的特征，训练相关滤波器，进行初始化，使用相对熵的度量方法对响应图进行拟合；步骤3：以上一帧目标位置为中心提取图像块用于目标检测，对当前帧图像的候选样本提取特征；步骤4：模型优化，生成优化更新后的基于相对熵的相关滤波器；步骤5：使优化更新后的相关滤波器与候选的图像块在频域上进行卷积操作，得到的结果通过逆傅里叶变换到时域的响应图；步骤6：重复步骤3‑5直至读取视频所有帧结束。该方法具有较高的识别精度，能够在光照变化，目标遮挡、变形和快速运动等复杂环境下稳定的跟踪目标。

摘要： 本发明提出了一种基于相对熵和余弦相似度的并行支持向量机优化方法，包括以下步骤：S1，数据划分：采用基于相对熵的数据划分策略DPRE进行数据划分，平衡当前子集和原始数据集的相对熵，划分样本到子集；S2，并行SVM训练：结合MapReduce框架实现多层级联结构，逐层过滤非支持向量精简训练集，得到训练后的SVM模型；S3，将待测数据输入训练后的SVM模型，获得数据分类结果。本发明能够在分类效率和分类精确度上都有显著的提高。

摘要： 本发明公开了一种基于相对熵排序的制造工艺资源环境负荷多属性决策方法，包括以下步骤：建立资源环境负荷决策指标体系；采集各决策指标数据，得到工艺资源环境负荷决策指标数据清单；采用综合CRITIC法、专家打分法和Kendall协同系数检验法的赋权方法对决策指标进行主客观综合赋权，得到决策指标主客观综合权重；对决策指标数据进行处理，得到决策矩阵；将得到的决策指标主客观综合权重对决策矩阵进行加权，并采用基于相对熵的排序方法建立工艺资源环境负荷多属性决策模型，实现工艺的决策选优。本发明采用基于相对熵的排序方法，决策效果更加科学，能克服传统资源环境属性评价方法存在的问题，具有决策精度高、决策效率高的特点。