模糊熵.

模糊熵.Tag内容描述：<p>1、四、模糊集合的模糊程度模糊熵,四、模糊集合的模糊程度模糊熵,A的模糊熵E(A)，在单位超立方体In中从0到1，其中顶点的熵为0，表明不模糊，中点的熵为1，是最大熵。从顶点到中点，熵逐渐增大。简单地从几何图形上来考虑可以得到熵的比例形式：,熵是一个一般性的概念，它度量了一个系统或一段信息的不确定性。 模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度。 一般的定义1： （1）分明集是不模糊的，则分明集的模糊熵为0； （2）1/2是隶属性最难确认的模糊集，1/2的模糊性应最大 （3）模糊集A与 距1/2的1远近程度是相同的，则要求A与 的模糊程度一样 。</p><p>2、四 模糊集合的模糊程度 模糊熵 四 模糊集合的模糊程度 模糊熵 A的模糊熵E A 在单位超立方体In中从0到1 其中顶点的熵为0 表明不模糊 中点的熵为1 是最大熵 从顶点到中点 熵逐渐增大 简单地从几何图形上来考虑可以得到。</p><p>3、四 模糊集合的模糊程度 模糊熵 四 模糊集合的模糊程度 模糊熵 A的模糊熵E A 在单位超立方体In中从0到1 其中顶点的熵为0 表明不模糊 中点的熵为1 是最大熵 从顶点到中点 熵逐渐增大 简单地从几何图形上来考虑可以得到熵的比例形式 1 熵是一个一般性的概念 它度量了一个系统或一段信息的不确定性 模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度 一般的定义 1 1 分明集是不模糊的 则分明集的模糊熵为0 2。</p><p>4、四、模糊集合的模糊程度模糊熵,四、模糊集合的模糊程度模糊熵,A的模糊熵E(A)，在单位超立方体In中从0到1，其中顶点的熵为0，表明不模糊，中点的熵为1，是最大熵。从顶点到中点，熵逐渐增大。简单地从几何图形上来考虑可以得到熵的比例形式：,熵是一个一般性的概念，它度量了一个系统或一段信息的不确定性。 模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度。 一般的定义1： （1）分明集是不模糊的，则分明集的模糊熵为0； （2）1/2是隶属性最难确认的模糊集，1/2的模糊性应最大 （3）模糊集A与 距1/2的1远近程度是相同的，则要求A与 的模糊程度一样 。</p><p>5、,1,四、模糊集合的模糊程度模糊熵,四、模糊集合的模糊程度模糊熵,A的模糊熵E(A)，在单位超立方体In中从0到1，其中顶点的熵为0，表明不模糊，中点的熵为1，是最大熵。从顶点到中点，熵逐渐增大。简单地从几何图形上来考虑可以得到熵的比例形式：,.,2,熵是一个一般性的概念，它度量了一个系统或一段信息的不确定性。模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度。一般的定义1：（1）分明集是不模糊的。</p><p>6、模糊不确定性的度量模糊熵 摘要: 熵是模糊变量的一个重要的数字特征，用来度量模糊变量的不确定性，是处理模糊信息的重要工具。模糊集用来描述元素无法明确界定是否属于给定集合的集合类。模糊变量则是取值于这种具有不确定性的模糊集的变量。本文主要介绍模糊集模糊变量模糊熵简单的定义及其性质，文中最后通过例子具体介绍模糊熵的实际应用。 关键词:熵，模糊变量，模糊集，模糊程度，包含关系 1. 模糊集与熵 集合。</p><p>7、模糊不确定性的度量模糊熵摘要: 熵是模糊变量的一个重要的数字特征，用来度量模糊变量的不确定性，是处理模糊信息的重要工具。模糊集用来描述元素无法明确界定是否属于给定集合的集合类。模糊变量则是取值于这种具有不确定性的模糊集的变量。本文主要介绍模糊集模糊变量模糊熵简单的定义及其性质，文中最后通过例子具体介绍模糊熵的实际应用。关键词:熵，模糊变量，模糊集，模糊程度，包含关系1.。</p><p>8、2 0 0 8 年9 月 水 利学报 S H U I L I X U E B A O 第3 9 卷第9 期 文章编号：0 5 5 9 9 3 5 0 ( 2 0 0 8 ) 0 9 1 0 9 2 0 6 基于熵权的水资源短缺风险模糊综合评价模型及应用 罗军刚1 ，解建仓1 ，阮本清2 ( 1 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室，陕西西安7 1 0 0 4 8 ；2 中国水。</p><p>9、第 卷 第 期运 筹 与 管 理 ， 年 月 收稿日期：- - 基金项目：教育 部人文 社科 青年基 金资助 项目 （，）； 河 北省 自然科 学基金 青年 科学基 金资 助项目 （）；教育部中央高校基本业务费创新团队类项目（）；河北省高等学校人文社会科学重点研究项目（）； 东北大学秦皇岛分校校内科研基金资助项目（） 作者简介：赵萌（- ），女，河北秦皇岛人，博士，讲师，主要研究方向为多属性决策、熵决策。 基于模糊熵 - 熵权法的混合多属性决策方法 赵 萌， 任嵘嵘， 李 刚 （东北大学 秦皇岛分校，河北 秦皇岛 ） 摘 要：针对决策信息以区。</p><p>10、第 卷 第 期运 筹 与 管 理 ， 年 月 收稿日期：- - 基金项目：教育部人文社科青年基金资助项目（）；教育部中央高校基本业务费 创新团队类项目（）；东北 大学秦皇岛分校校内科研基金资助项目（） 作者简介：赵萌（- ），女，河北秦皇岛人，博士，讲师，主要研究方向为多属性决策、熵决策。 区间直觉模糊集的模糊熵群决策方法 赵 萌， 任嵘嵘， 李 刚 （东北大学 秦皇岛分校，河北 秦皇岛 ） 摘 要：针对专家权重未知、专家判断信息以区间直觉模糊集给出的多属性群决策问题，提出了一种新的模糊熵 决策方法。 通过定义区间直觉模糊集的模。</p><p>11、32 null 3 “ d 0 / Vol.32 null No. 32010 M 3 Systems Engineering and Electronics March 2010 c I | : 1001null506X(2010) 03null0548null04l : 2008- 04- 22; : 2009- 06- 27b “ : 8 1 S (Y6080215) 5T e : T (1977- ), 3 , q ,p V , 1 Z _ % s。</p><p>12、营销人员的熵权模糊选拔评价模型研究行金玲 ，张翔（西安工业大学经济管理学院，陕西西安710021 ）摘 要：优秀的营销人员队伍是企业营销战略得以顺利进行并促进企业利润实现的保证。本文基于胜任力素质特征以及营销人员工作特征等，构建了营销人员评价指标体系，包括相关知识、能力素质、个人品性和成就取向四个方面。同时尝试将熵权法。</p><p>13、基于熵权法的群决策模糊综合评价 周辉仁1 ，郑丕谔1 ，张扬2 ，秦万峰2 ( 1 天津大学管理学院，天津3 0 0 0 7 2 ；2 山东大学管理学院，济南2 5 0 1 0 0 ) 摘要：群决策模糊综合评价是多人对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种多因素决策 方法。文章根据事物的多因素属性，基于模糊数学理论，对问题属性的各因素的权重用熵权法确定， 结合实例对图书选题进行群决策综合评价。实例。</p><p>14、信源及其信息熵 第二章 2 1 3条件熵及联合熵 条件熵是在联合符号集合XY上的条件自信息量的数学期望 在已知随机变量Y的条件下 随机变量X的条件熵定义为 要用联合概率加权 条件熵是一个确定值 表示信宿在收到Y后 信源X仍然存在的不确定度 这是传输失真所造成的 有时称H X Y 为信道疑义度 也称损失熵 称条件熵H Y X 为噪声熵 条件熵 联合离散符号集合XY上的每个元素对的联合自信息量的数学期。</p><p>15、营销人员的熵权模糊选拔评价模型研究行金玲 ，张翔（西安工业大学经济管理学院，陕西西安710021 ）摘 要：优秀的营销人员队伍是企业营销战略得以顺利进行并促进企业利润实现的保证。本文基于胜任力素质特征以及营销人员工作特征等，构建了营销人员评价指标体系，包括相关知识、能力素质、个人品性和成就取向四个方面。同时尝试将熵权法和模糊理论相结合，建立了营销人员熵权模糊综合评价模型。并。</p><p>16、室内空气品质的熵权模糊综合评价方法华北电力大学时国华荆有印魏兵张旭涛A1A3A0A2A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13A14A15A16A17A18A19A20A21A22A23A24A25A26A13A18A27A28A29A26A30A31A32A5A6A7A8A9A10A11A12A13A22A33A34A24A25A27A35A36A37A38A39A40A41A18A42A34A28A43A44A5A6A7A8A9A10A11A12A13A45A46A47A18A14A15A48A49A22A50A51A45A46A47A18A52A15A48A49A53A54A55A56A57A54A48A49A58A59A54A19A20A38A60A29A26A22A61A62A5A6A7A8A9A10A18A27A48A63A19A20A57A54A11A12A64A65A58A66A67A68A69A70A71A72A73A74A70A75A72A73A74A70A75A72A73A76A70A75A。</p><p>17、32 3 “d0/ Vol.32 No.32010 M3Systems Engineering and Electronics March2010cI|:1001-506X(2010)03-0548-04l :2008-04-22; :2009-06-27。 “: 81 S(Y6080215) 5Te:T(1977-), 3, q,p V,1Z_ %s 。E-mail:jyajian163.com 8 N。</p><p>18、31 8 Vol 31 No 8 2011 8 Systems Engineering Theory 2 510275 3 510641 GIS Fuzzy diagnosis of vulnerability to fl ood based on maximum entropy ZHANG Ling1 CHEN Xiao hong2 WANG Zhao li3 1 School of Geog。</p>