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基于互信息最大化的特征选择算法及应用 被引量:35
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作者 唐亮 段建国 +1 位作者 许洪波 梁玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第13期130-133,共4页
该文以互信息最大化原则为指导,经过推导和分析后提出了一种基于信息论模型的新的特征选择算法,称之为基于互信息最大化的特征选择算法(MaxMI)。基本思想就是特征选择后,应当尽可能多地保留关于类别的信息。该算法与传统的信息增益、互... 该文以互信息最大化原则为指导,经过推导和分析后提出了一种基于信息论模型的新的特征选择算法,称之为基于互信息最大化的特征选择算法(MaxMI)。基本思想就是特征选择后,应当尽可能多地保留关于类别的信息。该算法与传统的信息增益、互信息和交叉熵在表达形式上具有一定的相似性,但是并不完全相同。从实验上验证了基于互信息最大化的特征选择算法优于其它三种算法。 展开更多
关键词 文本分类 特征选择 交叉熵 信息增益 互信息最大化
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一种基于背景减法的运动目标检测算法 被引量:27
2
作者 李文斌 周晓敏 王长松 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期212-216,共5页
针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部... 针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能. 展开更多
关键词 运动目标检测 背景减法 阴影消除 交叉熵
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基于信息熵理论的实物期权定价模型及其应用 被引量:14
3
作者 蔡坚学 邱菀华 《中国管理科学》 CSSCI 2004年第2期22-26,共5页
本文结合实物期权的特点,提出了基于信息熵理论的实物期权定价模型,它根据历史信息和投资者的经验估计期权价格,避免了传统期权定价模型过多依赖于参数选择和假设条件的不足。本文还进一步探讨了该方法与传统期权定价模型间的关系,并合... 本文结合实物期权的特点,提出了基于信息熵理论的实物期权定价模型,它根据历史信息和投资者的经验估计期权价格,避免了传统期权定价模型过多依赖于参数选择和假设条件的不足。本文还进一步探讨了该方法与传统期权定价模型间的关系,并合理的解释了企业决策中信息的重要性。最后,结合一个示例,说明了该模型在企业投资决策中的应用价值。 展开更多
关键词 信息 实物期权 风险中性概率 交互熵
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LIVESTOCK PRODUCTION PLANNING UNDER ENVIRONMENTAL RISKS AND UNCERTAINTIES 被引量:31
4
作者 Günther FISCHER Tatiana ERMOLIEVA +1 位作者 Yuri ERMOLIEV Harrij van VELTHUIZEN 《Journal of Systems Science and Systems Engineering》 SCIE EI CSCD 2006年第4期399-418,共20页
In this paper we demonstrate the need for risk-adjusted approaches to planning expansion of livestock production. In particular, we illustrate that under exposure to risk, a portfolio of producers is needed where more... In this paper we demonstrate the need for risk-adjusted approaches to planning expansion of livestock production. In particular, we illustrate that under exposure to risk, a portfolio of producers is needed where more efficient producers co-exist and cooperate with less efficient ones given that the latter are associated with lower, uncorre, lated or even negatively correlated contingencies. This raises important issues of cooperation and risk sharing among diverse producers. For large-scale practical allocation problems when information on the contingencies may be disperse, not analytically tractable, or be available on aggregate levels, we propose a downscaling procedure based on behavioral principles utilizing spatial risk preference structure, It allows for estimation of production allocation at required resolutions accounting for location specific risks and suitability constraints. The approach provides a tool for harmonization of data from various spatial levels. We applied the method in a case study of livestock production allocation in China to 2030. 展开更多
关键词 Spatial production allocation sequential downscaling cross-entropy maximum likelihood risks and uncertainties.
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基于交叉熵的数字图像置乱程度评价方法 被引量:25
5
作者 陈燕梅 张胜元 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期997-1001,共5页
将交叉熵与图像的最优分块处理相结合,提出了一种基于分块交叉熵的数字图像置乱程度的评价方法。为了能用图像交叉熵反映出图像置乱效果,采用具有周期性的置乱变换进行实验,结果表明,该方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次... 将交叉熵与图像的最优分块处理相结合,提出了一种基于分块交叉熵的数字图像置乱程度的评价方法。为了能用图像交叉熵反映出图像置乱效果,采用具有周期性的置乱变换进行实验,结果表明,该方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映了所用的置乱变换在各个加密阶段的效果。 展开更多
关键词 数字图像 置乱变换 交叉熵 置乱程度
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组合测试数据生成的交叉熵与粒子群算法及比较 被引量:25
6
作者 查日军 张德平 +1 位作者 聂长海 徐宝文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1896-1908,共13页
测试数据生成是组合测试的一个关键问题.文中提出以数理统计为基础的交叉熵方法和以仿生学为基础的粒子群优化算法来生成两两组合测试数据,交叉熵方法采用最优选择概率产生测试数据,而粒子群算法则在可行解空间中搜索具有最优适应值的... 测试数据生成是组合测试的一个关键问题.文中提出以数理统计为基础的交叉熵方法和以仿生学为基础的粒子群优化算法来生成两两组合测试数据,交叉熵方法采用最优选择概率产生测试数据,而粒子群算法则在可行解空间中搜索具有最优适应值的测试数据.文章给出了交叉熵方法最优选择概率的理论推导,并对两种算法所生成的测试数据集进行约简.将两种算法和现有的贪心方法、代数方法及其它启发式搜索方法进行比较,实验表明交叉熵方法和粒子群算法具有一定的优势和特点. 展开更多
关键词 软件测试 组合测试 交叉熵 粒子群优化
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灰度图像的二维交叉熵直线型阈值分割法 被引量:19
7
作者 范九伦 雷博 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期476-480,共5页
一维Otsu法是一个经典的阈值分割方法,遵循该方法的构造思想,Li与Lee基于交叉熵提出了一个阈值分割方法.在解释和说明Li与Lee的方法的基础上,与二维Otsu直线型阈值分割方法相对应,提出二维灰度直方图上的二维交叉熵直线型阈值分割方法... 一维Otsu法是一个经典的阈值分割方法,遵循该方法的构造思想,Li与Lee基于交叉熵提出了一个阈值分割方法.在解释和说明Li与Lee的方法的基础上,与二维Otsu直线型阈值分割方法相对应,提出二维灰度直方图上的二维交叉熵直线型阈值分割方法并给出快速递推公式.与二维Otsu直线型阈值分割法相比,新方法能够更好的适应目标和背景方差相差较大的情形,是一个有效的阈值分割方法. 展开更多
关键词 阈值分割 OTSU法 交叉熵
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均值-叉熵证券投资组合优化模型 被引量:14
8
作者 李华 李兴斯 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2005年第5期65-70,共6页
在研究马科维茨(Markowitz)证券投资组合模型的基础上,分析了该模型用方差度量风险的缺陷,进而提出用叉熵作为风险的度量方法,建立了均值-叉熵的投资组合优化模型.该模型计算简便,更易被一般投资人所使用.
关键词 优化模型 投资组合 均值 组合模型 证券投资 度量方法 模型计算 风险 方差
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基于像素可信度和空间位置的运动目标跟踪 被引量:13
9
作者 施华 李翠华 +1 位作者 韦凤梅 王华伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1726-1732,共7页
运动目标跟踪是视频信息处理的重要研究课题之一·首先将时间域上的中值背景建模与空间域上最小交叉熵法相结合,用于检测运动目标所在跟踪区域·在此基础上,提出了跟踪区域内基于像素的可信度与空间位置的权重函数,利用HSV色彩... 运动目标跟踪是视频信息处理的重要研究课题之一·首先将时间域上的中值背景建模与空间域上最小交叉熵法相结合,用于检测运动目标所在跟踪区域·在此基础上,提出了跟踪区域内基于像素的可信度与空间位置的权重函数,利用HSV色彩分布模型计算出目标模型与预测模型间的相似性,选出最优相似模型作为当前目标模型,从而实现了多目标的跟踪·实验显示,该算法计算简单,对相似目标能实现准确的跟踪,对非刚性目标的尺度变化、多目标的交叉及部分遮挡具有鲁棒性· 展开更多
关键词 跟踪 交叉熵 部分遮挡 颜色分布 BHATTACHARYYA系数
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基于重要抽样与极限学习机的大电网可靠性评估 被引量:16
10
作者 许鹏程 刘文霞 +1 位作者 陈启 张浩 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期204-210,共7页
由于不确定因素多、电网规模大,原始蒙特卡洛模拟(MCS)在复杂电力系统可靠性评估中无法满足实时高效的要求。提出一种基于交叉熵(CE)的重要抽样与极限学习机(ELM)相结合的可靠性评估算法,一方面通过在系统抽样环节引入CE构建元件的最优... 由于不确定因素多、电网规模大,原始蒙特卡洛模拟(MCS)在复杂电力系统可靠性评估中无法满足实时高效的要求。提出一种基于交叉熵(CE)的重要抽样与极限学习机(ELM)相结合的可靠性评估算法,一方面通过在系统抽样环节引入CE构建元件的最优概率分布,减小方差变化,加快指标收敛速度;另一方面,采用ELM对重要抽样的状态样本进行有监督学习,以所构建的网络学习模型替代传统非线性规划方法进行状态评估,提高单次系统状态评估的效率,从而实现快速可靠性评估。对IEEE RTS-79系统进行可靠性评估,与原始MCS和CE重要抽样的对比结果表明,在一定的误差范围内所提算法合理、有效,其计算效率较原始MCS和CE显著提高。 展开更多
关键词 可靠性评估 重要抽样 交叉熵 极限学习机 有监督学习
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一种基于交叉熵的社区发现算法 被引量:16
11
作者 于海 赵玉丽 +1 位作者 崔坤 朱志良 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1574-1581,共8页
作为复杂网络中的一个极其重要的研究领域,社区结构的搜寻和发现研究具有重要的应用价值.该文将信号处理领域的交叉熵概念引入到网络社区结构的发现算法中,提出了一种基于交叉熵的社区发现算法.算法利用Modularity值作为判别依据,使用... 作为复杂网络中的一个极其重要的研究领域,社区结构的搜寻和发现研究具有重要的应用价值.该文将信号处理领域的交叉熵概念引入到网络社区结构的发现算法中,提出了一种基于交叉熵的社区发现算法.算法利用Modularity值作为判别依据,使用交叉熵方法中的重要抽样方法提高收敛速度,从而在提高社区发现算法运算效率的同时,提高算法的精确性.针对计算机生成网络的社区划分结果表明,该算法所得MNI值和划分正确节点所占比例高于Girvan-Newman算法.在真实网络上的仿真结果表明,该社区划分算法的Modularity值高于Girvan-Newman算法,且不低于极值优化算法,进一步验证了该文提出算法的社区划分准确性优于已有的GirvanNewman算法和极值优化算法. 展开更多
关键词 复杂网络 社区发现 交叉熵
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BP神经网络原理研究与实现 被引量:12
12
作者 韩普 周汉辰 周北望 《广播电视信息》 2018年第10期121-125,共5页
本文介绍了BP神经网络(BPNN)的结构模型及对神经网络进行训练和测试的有关概念,对BPNN向前传播及向后传播的数学原理进行了详细推导,对梯度下降算法进行了深入讨论。作为对BPNN的运用和检验,作者按照BPNN的原理编写了一款软件工具(BPNNs... 本文介绍了BP神经网络(BPNN)的结构模型及对神经网络进行训练和测试的有关概念,对BPNN向前传播及向后传播的数学原理进行了详细推导,对梯度下降算法进行了深入讨论。作为对BPNN的运用和检验,作者按照BPNN的原理编写了一款软件工具(BPNNsoft),并在MNIST数据集上进行训练和测试,论文最后对训练和测试情况进行了简要说明和分析。 展开更多
关键词 BPNN 训练 测试 交叉熵 梯度
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基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法 被引量:8
13
作者 江和平 沈振康 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期729-732,共4页
交叉熵值的大小反映了模板图像与实时图像之间的信息量差异大小,从平均意义上来表征模板图像与实时图像之间的信息量差异量。为了解决机载成像光电吊舱系统中的图像辐射失真和几何失真问题,提出了基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法。由... 交叉熵值的大小反映了模板图像与实时图像之间的信息量差异大小,从平均意义上来表征模板图像与实时图像之间的信息量差异量。为了解决机载成像光电吊舱系统中的图像辐射失真和几何失真问题,提出了基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法。由于交叉熵值最小准则有利于信息量丰富的图像匹配,因此该算法不仅具有抗噪能力,而且具有良好的抗辐射失真和抗几何失真的能力。仿真试验表明:在辐射失真情况下,该算法具有稳健的匹配跟踪能力,适应能力强,是一种很实用的匹配跟踪算法。 展开更多
关键词 图像匹配 交叉熵 图像跟踪
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基于分解协调法解决多库房库存-路径问题 被引量:9
14
作者 娄山佐 吴耀华 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2007年第9期145-148,158,共5页
建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法(DCM)的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。此... 建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法(DCM)的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。此外,对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法的性能,根据分位值改变大小,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 运输经济 库存-路径问题 分解协调 多库房 交叉熵
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随机波动环境下库存管理研究 被引量:8
15
作者 娄山佐 吴耀华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1451-1456,1462,共7页
考虑一需求为复合Poisson分布、提前期为指数分布和短缺损失的连续检查库存系统,在假设供应商的状态和需求到达率均受到独立的随机波动环境影响下,利用水平穿越法,确定了零售商库存水平的平稳分布函数.在此基础上,构建了服务水平约束条... 考虑一需求为复合Poisson分布、提前期为指数分布和短缺损失的连续检查库存系统,在假设供应商的状态和需求到达率均受到独立的随机波动环境影响下,利用水平穿越法,确定了零售商库存水平的平稳分布函数.在此基础上,构建了服务水平约束条件下长程平均总费用率最小化模型,并利用交叉熵法得到最优(??,??)库存控制策略.最后,通过仿真实验分析了环境变化对最优库存和平均费用率的影响. 展开更多
关键词 库存管理 随机环境 水平穿越 交叉熵
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A new approach to dual-band polarimetric radar remote sensing image classification 被引量:7
16
作者 XU Junyi YANG Jian PENG Yingning 《Science in China(Series F)》 2005年第6期747-760,共14页
It is very important to efficiently represent the target scattering characteristics in applications of polarimetric radar remote sensing. Three probability mass functions are introduced in this paper for target repres... It is very important to efficiently represent the target scattering characteristics in applications of polarimetric radar remote sensing. Three probability mass functions are introduced in this paper for target representation: using similarity parameters to describe target average scattering mechanism, using the eigenvalues of a target coherency matrix to describe target scattering randomness, and using radar received power to describe target scattering intensity. The concept of cross-entropy is employed to measure the difference between two scatterers based on the probability mass functions. Three parts of difference between scatterers are measured separately as the difference of average scattering mechanism, the difference of scattering randomness and the difference of scattering intensity, so that the usage of polarimetric data can be highly efficient and flexible. The supervised/unsupervised image classification schemes and their simplified versions are established based on the minimum cross-entropy principle. They are demonstrated to have better classification performance than the maximum likelihood classifier based on the Wishart distribution assumption, both in supervised and in unsupervised classification. 展开更多
关键词 polarimetric radar remote sensing DUAL-BAND image classification cross-entropy
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基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法 被引量:8
17
作者 史朝印 吕震宙 +1 位作者 李璐祎 王燕萍 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期174-185,共12页
对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样(CE-IS)方法结合自适应Kriging(AK)代理模型的求解方法(CE-IS-AK)。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型... 对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样(CE-IS)方法结合自适应Kriging(AK)代理模型的求解方法(CE-IS-AK)。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。 展开更多
关键词 失效概率 交叉熵 重要抽样 高斯混合模型 自适应Kriging
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基于代码自然性的切片粒度缺陷预测方法 被引量:8
18
作者 张献 贲可荣 曾杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2219-2241,共23页
软件缺陷预测是软件质量保障领域的一个活跃话题,它可以帮助开发人员发现潜在的缺陷并更好地利用资源.如何为预测系统设计更具判别力的度量元,并兼顾性能与可解释性,一直是人们致力于研究的方向.针对这一挑战,提出了一种基于代码自然性... 软件缺陷预测是软件质量保障领域的一个活跃话题,它可以帮助开发人员发现潜在的缺陷并更好地利用资源.如何为预测系统设计更具判别力的度量元,并兼顾性能与可解释性,一直是人们致力于研究的方向.针对这一挑战,提出了一种基于代码自然性特征的缺陷预测方法——CNDePor.该方法通过正逆双向度量代码并利用质量信息对样本加权的方式改进语言模型,提高了模型所得交叉熵(CE)类度量元的缺陷判别力.针对粗粒度缺陷预测存在难以聚焦缺陷区域、代码审查成本高的不足,研究了一种新的细粒度缺陷预测问题——面向语句的切片级缺陷预测.在该问题上,设计了4种度量元,并在两类安全缺陷数据集上验证了度量元和CNDePor方法的有效性.实验结果表明,CE类度量元具有可学习性,它们蕴涵了语言模型从语料库中学习到的相关知识;改进的CE类度量元的判别力明显优于原始度量元和传统规模度量元;CNDePor方法较传统缺陷预测方法和已有的基于代码自然性的方法有显著优势,较先进的基于深度学习的方法具有可比性和更强的可解释性. 展开更多
关键词 软件质量保障 缺陷预测 代码自然性 切片粒度 语言模型 交叉熵 深度学习
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随机中断环境下的库存优化管理 被引量:8
19
作者 娄山佐 吴耀华 +1 位作者 吕文 肖际伟 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2010年第3期469-475,共7页
在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间分别服从独立的指数分布条件下,首先,利用4个状态连续时间Markov链,得到完成订单的平均等待时间,其次,基于更新报酬定理,构建零售商库存的长程平均费用模型,并设计自适应交叉熵法(ACE),求解它... 在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间分别服从独立的指数分布条件下,首先,利用4个状态连续时间Markov链,得到完成订单的平均等待时间,其次,基于更新报酬定理,构建零售商库存的长程平均费用模型,并设计自适应交叉熵法(ACE),求解它的近似最优解.最后,通过仿真试验,验证了算法的有效性,并得到如下结论:当零售商中断率较大恢复率较小或单位产品需求未满足损失费较大时,采用经典的经济订货批量(EOQ)模型,会显著增加系统的费用. 展开更多
关键词 中断 库存策略 更新报酬 交叉熵
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基于灰度概率分布-交叉熵法的无损测温方法 被引量:8
20
作者 李勇 丁亚军 +2 位作者 钱盛友 段先知 邹孝 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期247-251,共5页
本研究利用高强度聚焦超声(HIFU)对新鲜离体猪肉组织进行辐照,并利用B超获取辐照前后的超声图像。运用灰度概率分布-交叉熵法对图像进行处理,将辐照前后图像的交叉熵作为检测温度的信息参数。通过曲线拟合,发现多组数据的交叉熵与温度... 本研究利用高强度聚焦超声(HIFU)对新鲜离体猪肉组织进行辐照,并利用B超获取辐照前后的超声图像。运用灰度概率分布-交叉熵法对图像进行处理,将辐照前后图像的交叉熵作为检测温度的信息参数。通过曲线拟合,发现多组数据的交叉熵与温度都成近似的线性关系,且斜率非常接近;其确定系数大、误差小、温度分辨率高,明显地优于传统的灰度统计法和离散Fourier变换直流分量法,能够为超声治疗中的无损测温提供实时、可靠的依据。 展开更多
关键词 高强度聚焦超声 无损测温 灰度概率分布 交叉熵
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