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基于极大熵模型的嵌入式计算平台性能指标权重确定方法: 本发明提供一种基于极大熵模型的嵌入式计算平台性能指标权重确定方法，涉及嵌入式计算技术领域，包括：构建评估对象对于设定的性能评估指标的评估矩阵并进行预处理；通过所述评估矩阵，计算各评估对象的每个性能评估指标与设定的参考评估...; 车凯杨芷柔王海翔白林亭王琳博文鹏程

基于极大熵法的三峡水库洪水预报误差分布规律: 2024年; 深入研究洪水预报误差的分布规律具有很大的实用价值,可为水库调度决策的拟定提供辅助参考。通常的研究方法为正态分布法与对数正态分布法,但这类研究方法受人为主观性的影响较大。使用三峡水库2020-2022年入库洪水数据将洪水分为4个量级,建立三峡水库洪水洪量预报误差分布的极大熵模型,得出不同预见期下4个量级的洪水洪量预报相对误差的分布规律,结果表明:采用极大熵模型可以定量地获得三峡水库的洪水预报误差分布规律,具有较强的适用性且可进一步推广使用。; 李博文郭率任明磊赵丽平; 关键词：分布函数概率密度三峡水库

基于视频识别与极大熵模型的公交客流站点分布情况获取方法: 本发明公开了一种基于视频识别与极大熵模型的公交客流站点分布情况获取方法，包括：1、获取公交车各站点上车区域监控视频与下车区域监控视频，2、目标数据的获取和处理，3、公交车站点间客流量分布矩阵反推模型的构建，4、基于Fra...; 丁建勋赵颖王金傲黄铭枫柏一冉王田堃刘昊翔龙建成

小样本数据下圆柱薄壳初始缺陷不确定性量化的极大熵方法被引量：3: 2023年; 具有不确定性特征的初始缺陷被认为是导致薄壳结构实际临界载荷值与理论解不相符并呈现分散特征的主要原因.对实际薄壳结构初始缺陷的建模至少需要考虑两个方面的不确定性量化,一是对缺陷分布形式和幅值等固有随机性的量化,二是对小样本量和不准确测量所导致缺陷统计量的不确定性的量化.本文在利用随机场的Karhunen-Loeve展开法对薄壳初始几何缺陷建模的基础上,提出一种基于极大熵原理的缺陷建模方法.首先,采用极大熵分布来估计Karhunen-Loeve随机变量的概率密度函数,以适应不能使用高斯随机场进行缺陷随机场建模的情况.随后,通过将经典的等式约束极大熵模型扩展为区间约束极大熵模型,实现对实际工程中仅能获得少量薄壳结构几何缺陷样本数据所导致的认知不确定性的量化.最后,将所提方法用于对国际缺陷数据库的A-Shell进行缺陷建模和临界载荷预测.研究表明,所提基于区间约束极大熵原理的随机场建模方法在能够有效表征实测数据高阶矩信息的同时,还具备量化小样本数据导致的认知不确定性的能力,并且高斯随机场模型和基于等式约束极大熵原理的随机场模型是本文所提建模方法的两种特殊情况.; 李建宇杨坤王博张丽丽; 关键词：圆柱薄壳初始几何缺陷

基于极大熵的Web服务资源个性化推荐方法: 2023年; 当对用户行为特征推荐Web服务资源时,对于不同特征之间的相关性考虑不足,会使得推荐方法的F-Measure值较低。因此,提出一种基于极大熵的Web服务资源个性化推荐方法。根据用户历史操作记录,从用户特征、商品特征、交互特征3个角度提取用户隐式行为特征,完善用户缺失信息。根据协同过滤算法,将用户与Web资源之间的联系挖掘出来,生成用户兴趣矩阵。依托极大熵计算原理建立特征函数,明确不同用户行为特征之间的联系,并以此为基础设计Web服务资源选取算法。最后,针对用户基本属性和资源评分矩阵建立约束条件,生成个性化资源推荐方案。实验结果表明该方法的应用,使得F-Measure值与传统方法比较提升了41个百分点与33个百分点,确保推荐结果符合用户需求。; 杨柳青王冲; 关键词：极大熵 WEB服务资源个性化推荐用户兴趣

一种基于极大熵的快速无监督线性降维方法被引量：2: 2023年; 现实世界中高维数据无处不在,然而在高维数据中往往存在大量的冗余和噪声信息,这导致很多传统聚类算法在对高维数据聚类时不能获得很好的性能.实践中发现高维数据的类簇结构往往嵌入在较低维的子空间中.因而,降维成为挖掘高维数据类簇结构的关键技术.在众多降维方法中,基于图的降维方法是研究的热点.然而,大部分基于图的降维算法存在以下两个问题:(1)需要计算或者学习邻接图,计算复杂度高;(2)降维的过程中没有考虑降维后的用途.针对这两个问题,提出一种基于极大熵的快速无监督降维算法MEDR. MEDR算法融合线性投影和极大熵聚类模型,通过一种有效的迭代优化算法寻找高维数据嵌入在低维子空间的潜在最优类簇结构. MEDR算法不需事先输入邻接图,具有样本个数的线性时间复杂度.在真实数据集上的实验结果表明,与传统的降维方法相比, MEDR算法能够找到更好地将高维数据投影到低维子空间的投影矩阵,使投影后的数据有利于聚类.; 王继奎杨正国刘学文易纪海李冰聂飞平; 关键词：无监督学习线性降维邻接图聚类极大熵

一种基于极小极大熵协同训练的高炉故障诊断方法: 本发明公开了一种基于极小极大熵协同训练的高炉故障诊断方法，属于工业过程监控、建模和仿真领域。首先，使用深度神经网络构建一个双视图特征提取器对高炉的历史数据与待测数据进行特征提取，其输出分别送入两个分类器以计算特征与每种炉...; 杨春节高大力

薄壁圆筒壳初始几何缺陷不确定性量化的极大熵方法被引量：1: 2022年; 针对薄壁圆筒壳结构轴压屈曲载荷的缺陷敏感性以及真实几何缺陷的不确定性,提出一种基于实测缺陷数据和极大熵原理的初始缺陷建模与屈曲载荷预测方法。首先,将初始几何缺陷视为二维随机场,并利用实测缺陷数据和Karhunen-Loève展开法将初始缺陷的随机场建模转化为随机向量的建模;其次,利用极大熵方法确定随机向量的概率分布;最后,基于所构建的初始缺陷随机模型,利用MCMC抽样方法和确定性屈曲分析方法,进行随机屈曲分析并给出基于可靠度的屈曲载荷折减因子。数值算例表明,与直接假设随机场相关结构的方法相比,本文方法的结果是对薄壁圆筒壳屈曲载荷的一个更无偏估计。; 李建宇佘昌忠张丽丽杨坤; 关键词：初始几何缺陷极大熵方法屈曲载荷

类中心极大的多视角极大熵聚类算法被引量：2: 2022年; 在数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下,传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致,从而导致聚类失败。为解决此类问题,在传统极大熵聚类算法的基础上,引入类中心惩罚机制,融合权重矩阵实现多视角划分融合,构建出类中心极大的多视角极大熵聚类算法。该算法通过调整每个视角上的权重来体现某个视角的重要性,并通过类中心极大惩罚项解决了多视角聚类任务下,因数据稀少、数据维度高导致每个视角上的类中心趋于一致的问题。通过大量实验进一步证明,该算法在处理高维度、数据稀少、存在干扰数据和多视角的数据集时,其聚类效果明显优于传统的聚类算法。; 丁健宇祁云嵩赵呈祥

基于极大熵原理的薄壁圆筒壳初始缺陷不确定性量化研究: 薄壁圆筒壳由于优越的承载性能和简易的制造工艺在航空航天、军事导弹、化工储运等现代工程领域运用广泛。但是在实际运用过程中,该结构在制造、运输、安装和服役等过程中会出现圆柱度误差、表面的局部凹陷等多种形式的几何缺陷。这类缺陷...; 佘昌忠; 关键词：初始几何缺陷极大熵方法屈曲载荷

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