模糊熵

算法概述 该程序实现了基于模糊熵和差分进化算法的多级图像阈值分割方法。该方法利用图像直方图的模糊划分，并通过差分进化算法优化模糊熵度量，以获得最佳的阈值分割结果。 算法来源 该算法基于以下论文：S.Sarkar, S.Paul, R.Burman, S.Das, S.S.Chaudhuri, “使用差分进化的基于模糊熵的多级图像阈值”，在第5届群体智能、进化计算和模因计算国际会议 (SEMCCO) 上发表，2014年。 使用方法 请参考代码注释和相关论文了解算法的具体使用方法。

针对传统矿山安全性模糊评价中隶属度转换算法存在的目标分类不明确和数据冗余问题，提出一种基于熵权的数据挖掘方法。该方法通过定义指标区分权重，清除隶属度转换过程中的冗余数据，筛选出对目标分类起关键作用的有效值，从而实现更精确的隶属度转换，并应用于矿山安全性模糊综合评价。实例分析验证了该方法的有效性，结果表明，基于熵权的隶属度转换算法能够提高矿山安全性评价的精度，为矿山安全生产提供有效指导。

熵：定义与应用 熵，也称为信息熵，是对随机变量不确定性的度量。 定义：在概率空间上，随机变量 $I(X)$ 的数学期望被称为该随机变量 $X$ 的平均自信息，也称为信息熵或熵，记为 $H(X)$。 信息熵的概念不仅应用于信息论，也在决策树构建和模型评估中发挥着至关重要的作用。

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。

本节将绘制二进制熵函数曲线，并且包含三进制的熵函数图示。二进制熵函数定义为H(p) = -plog2(p) - (1-p)log2(1-p)，而三进制熵函数则为H(p) = -p1log3(p1) - p2log3(p2) - p3*log3(p3)。接下来，我们使用Matlab进行实现。 % 二进制熵函数 p = 0:0.01:1; H_bin = -p.*log2(p) - (1-p).*log2(1-p); H_bin(p==0) = 0; H_bin(p==1) = 0; % 避免计算log(0) % 三进制熵函数 p1 = 0:0.01:1; p2 = 1 - p1; p3 = 0

MATLAB提供高效便捷的函数，用于计算信息熵，量化数据的不确定性。

熵权法是一个蛮实用的多指标决策方法，用来从一堆复杂数据中提取出关键指标的权重。这段代码通过港口研发投入的数据，使用熵值法来确定各个指标的权重，挺适合用来做这类的项目。如果你对数据、决策模型这些感兴趣，可以尝试一下，代码写得简洁，易于理解和修改。嗯，基本上就是把数据归一化后，计算熵值，再利用熵值来确定权重。MATLAB环境下运行也比较方便，几乎零门槛。如果你刚好在做类似的项目，可以直接拿来用，效果挺不错的哦！

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

SQL 中使用模糊查询来匹配可能包含未知或不完全信息的查询条件。