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具有熵约束的生产力配置模型Ⅱ:模型与原理 被引量:1
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作者 陈国祯 何宗路 《重庆交通学院学报》 1989年第4期7-16,共10页
本文认为:在经典生产力配置模型中引入熵约束能更好地反映实际情况。因而,本文提出了具有熵约束的生产力配置模型。证明了它的解符合引力模型。表明在经济问题中存在引力现象。
关键词 约束 生产力 配置模型 引力模型
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一个更广泛的熵约束生产力配置模型
2
作者 何宗路 段虞荣 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1990年第5期98-105,共8页
建立了具有熵约束的生产力配置模型,它既满足总费用极小的要求,上在一定水平上满足了优化配置的其它要求。该模型的正则最优解是一个引力模型。
关键词 约束 生产力配置 正则最优解
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基于字典学习和加权TV的MRI重构算法
3
作者 宋长明 惠庆磊 程东旭 《电子技术应用》 北大核心 2017年第1期141-144,共4页
为更好地提高核磁共振图像重构质量,提出了一种基于熵约束字典学习和加权全变分的图像重构算法。首先对图像进行分块,基于熵约束构建新的字典学习模型,生成字典库;结合加权的各向同性与各向异性的全变分正则项构建图像重构模型,并采用Sp... 为更好地提高核磁共振图像重构质量,提出了一种基于熵约束字典学习和加权全变分的图像重构算法。首先对图像进行分块,基于熵约束构建新的字典学习模型,生成字典库;结合加权的各向同性与各向异性的全变分正则项构建图像重构模型,并采用Split-Bregman算法求解,最终得到重构图像。实验结果表明,该算法不仅能有效消除噪声,对噪声具有鲁棒性,又能保留图像边缘纹理信息,抑制阶梯效应。与现有的算法相比,该算法对图像重构有着更好的性能。 展开更多
关键词 字典学习 约束 全变分 图像重构
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具有熵约束的均值-半绝对偏差区间投资组合优化
4
作者 谢文君 张鹏 《财会通讯(中)》 北大核心 2018年第8期3-8,共6页
本文运用区间分析法来处理金融市场中的不确定性。首先,将资产的收益率、风险都用区间数表示,在考虑交易成本、借款约束、资产的短期与长期收益率和上下界约束等约束条件的基础上,提出均值-半绝对偏差(M-SAD)区间投资组合模型,并在M-SA... 本文运用区间分析法来处理金融市场中的不确定性。首先,将资产的收益率、风险都用区间数表示,在考虑交易成本、借款约束、资产的短期与长期收益率和上下界约束等约束条件的基础上,提出均值-半绝对偏差(M-SAD)区间投资组合模型,并在M-SAD模型的基础上加入熵约束,得到具有熵约束的均值-半绝对偏差(M-SAD-E)区间投资组合模型。然后,引入悲观系数,将这个问题转化为清晰数问题,并将M-SAD-E转化为线性规划问题,运用旋转算法结合序列线性规划法分别对两个模型进行求解。最后,实证分析悲观系数和熵约束对投资组合收益率和风险区间的影响。 展开更多
关键词 区间投资组合 约束 均值-半绝对偏差 旋转算法
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基于距离灰度补偿的改进最大熵红外图像分割 被引量:6
5
作者 张婕 王颖 《半导体光电》 CAS 北大核心 2016年第1期126-130,共5页
针对红外图像由于目标和背景边界模糊,采用单一熵阈值法进行图像分割结果不理想,提出了一种基于距离灰度补偿的红外图像增强方法,利用距离作为空间信息对灰度进行补偿,改善了目标和背景边界模糊对图像分割的不利影响;然后提出了一种基... 针对红外图像由于目标和背景边界模糊,采用单一熵阈值法进行图像分割结果不理想,提出了一种基于距离灰度补偿的红外图像增强方法,利用距离作为空间信息对灰度进行补偿,改善了目标和背景边界模糊对图像分割的不利影响;然后提出了一种基于交叉熵约束的最大熵阈值图像分割方法,在交叉熵约束保证类间差异的前提下利用类内均匀性进行图像分割,避免了单一熵方法阈值的局限性。实验结果表明,对小目标复杂背景和复杂目标大背景的红外图像,所提出的方法得到了准确的图像分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 灰度补偿 交叉约束 最大
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带有叉熵约束的最小叉熵优化问题的求解 被引量:1
6
作者 李华 李兴斯 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2006年第1期148-151,共4页
研究了带有叉熵约束的最小叉熵优化问题的求解问题.根据对偶理论,提出了一个简单的几何规划,该方法把一个带有叉熵约束的叉熵优化问题转化成了一个对偶规划,而对偶规划是一个只需要解决一个带有线性约束的凸规划问题,比较容易计算.
关键词 最小叉优化 约束 对偶理论 对偶规划
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基于最小熵约束的可解释卷积神经网络 被引量:2
7
作者 石晓荣 倪亮 +1 位作者 王健 郭宇航 《航天控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期39-43,共5页
导弹武器系统上的光学探测算法要求具备高可靠性,卷积神经网络属于"黑盒"模型,本文提出一种基于最小熵约束的可解释卷积神经网络,为卷积神经网络模型在导弹武器系统上的应用创造条件。该方法通过传统方法(连通域检测、边缘检... 导弹武器系统上的光学探测算法要求具备高可靠性,卷积神经网络属于"黑盒"模型,本文提出一种基于最小熵约束的可解释卷积神经网络,为卷积神经网络模型在导弹武器系统上的应用创造条件。该方法通过传统方法(连通域检测、边缘检测等)找到图片中存在可解释特征,通过模型对可解释特征进行评分,聚类,并通过这些特征对原模型训练提供约束,在最终预测的同时,通过评分对模型给出解释。经实验验证,该方法能够在尽量保证模型分类性能的前提下,极大提高模型的可解释性。 展开更多
关键词 导弹探测 深度学习可解释性 最小约束
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基于近似观测和最小熵约束的SAR稀疏自聚焦方法 被引量:1
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作者 熊旭颖 李根 马彦恒 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2803-2811,共9页
当采样率较低以及重建散射点数量较多时,基于两步优化的稀疏自聚焦方法收敛速度较慢且容易陷入误差较大的局部最优解,导致自聚焦失败。针对此问题,提出了一种基于近似观测和最小熵约束的稀疏自聚焦方法。首先,为解决测量矩阵规模大、内... 当采样率较低以及重建散射点数量较多时,基于两步优化的稀疏自聚焦方法收敛速度较慢且容易陷入误差较大的局部最优解,导致自聚焦失败。针对此问题,提出了一种基于近似观测和最小熵约束的稀疏自聚焦方法。首先,为解决测量矩阵规模大、内存占用高的问题,构建了一种基于近似观测的稀疏自聚焦模型,在聚焦图像的傅里叶变换域引入误差相位。然后,在采用最大似然估计器估计误差相位时增加了最小熵约束,同时采用相位梯度自聚焦法提供误差相位的初始解,有效降低了迭代次数并使迭代结果更接近全局最优解。机载合成孔径雷达的实测数据成像结果表明,与常规自聚焦方法相比,所提方法具有更快的收敛速度和更稳定的自聚焦性能。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 稀疏自聚焦 近似观测 最小约束
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熵指数约束的模糊聚类新算法 被引量:6
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作者 黄成泉 王士同 蒋亦樟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2117-2129,共13页
针对基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)算法框架的竞争聚集聚类(competitive agglomeration,CA)算法中模糊指数m被限定为2的问题,提出了一种更为普适的模糊聚类新算法.该算法首先在FCM算法框架的基础上引入熵指数约束条件,构造了基... 针对基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)算法框架的竞争聚集聚类(competitive agglomeration,CA)算法中模糊指数m被限定为2的问题,提出了一种更为普适的模糊聚类新算法.该算法首先在FCM算法框架的基础上引入熵指数约束条件,构造了基于熵指数约束的模糊C均值聚类(entropy index constraint FCM,EIC-FCM)算法,成功地将模糊指数m>1的约束条件转换为熵指数0<r<1的约束条件,经分析该算法具备与经典FCM算法等效的聚类性能.其后进一步在EIC-FCM算法的框架下融入竞争学习机制得到基于熵指数约束的竞争聚集聚类(entropy index constraint CA,EICCA)算法,该算法由于使用(0,1)范围的熵指数约束而不再受到模糊指数仅为2的限制,增强了算法的适应性且更具普适性的特征.在模拟数据集以及UCI数据集上的实验结果同样表明,EICCA方法较之经典的CA算法性能更为优越,参数的选择更为灵活. 展开更多
关键词 竞争聚集 模糊指数 指数 指数约束 模糊聚类
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基于极大模糊熵原理的模糊推理三Ⅰ约束算法 被引量:3
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作者 彭家寅 《内江师范学院学报》 2010年第8期5-13,共9页
给出了FMP,FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束原则,讨论了FMP,FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束解的存在性条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束算法的计算公式,进一步将问题一般化;给出了FMP问题与FMT问题的模糊熵α-三... 给出了FMP,FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束原则,讨论了FMP,FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束解的存在性条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束算法的计算公式,进一步将问题一般化;给出了FMP问题与FMT问题的模糊熵α-三Ⅰ约束解的存在性条件,并得到了基于这些蕴涵算子的模糊熵α-三Ⅰ约束算法相应的计算公式。 展开更多
关键词 模糊推理 模糊蕴涵算子 模糊三Ⅰ约束原则 模糊三Ⅰ约束算法 模糊α-三Ⅰ约束算法
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字典重建和空间分布关系约束下的特征选择与图像拼接 被引量:1
11
作者 于邓 刘玉杰 +3 位作者 隋国华 陈晓明 李宗民 范建平 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期698-707,共10页
目的 针对大型图像检索领域中,复杂图像中SIFT特征描述子的冗余和高维问题,提出了一种基于字典重建和空间分布关系约束的特征选择的方法,来消除冗余特征并保留最具表现力的、保留原始空间结构性的SIFT特征描述子。方法 首先,实验发现... 目的 针对大型图像检索领域中,复杂图像中SIFT特征描述子的冗余和高维问题,提出了一种基于字典重建和空间分布关系约束的特征选择的方法,来消除冗余特征并保留最具表现力的、保留原始空间结构性的SIFT特征描述子。方法 首先,实验发现了特征选择和字典学习方法在稀疏表示方面的内在联系,将特征选择问题转化为字典重构任务;其次,在SIFT特征选择问题中,为了保证特征空间中特征的鲁棒性,设计了新型的字典学习模型,并采用模拟退火算法进行迭代求解;最后,在字典学习的过程中,加入熵理论来约束特征的空间分布,使学习到的特征描述子能最大限度保持原始SIFT特征空间的空间拓扑关系。结果 在公开数据集Holiday大型场景图片检索数据库上,通过与国际公认的特征选择方法进行实验对比,本文提出的特征选择方法在节省内存空间和提高时间效率(30%~50%)的同时,还能保证所筛选的特征描述子的检索准确率比同类特征提高8%~14.1%;在国际通用的大型场景图片拼接数据库IPM上,验证本文方法在图像拼接应用中特征提取和特征匹配上的有效性,实验表明本文方法能节省(50%~70%)图像拼接时间。结论 与已有的方法比较,本文的特征选择方法既不依赖训练数据集,也不丢失重要的空间结构和纹理信息,在大型图像检索、图像拼接领域和3D检索领域中,能够精简特征,提高特征匹配效率和准确率。 展开更多
关键词 特征选择 字典重建 空间分布约束 大规模图像检索 图像拼接
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