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- 周晓光康乾坤侯东阳
- 用于车辆能量管理控制的工况信息度量方法和系统
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- 许楠睢岩赵迪杨志华李金成
- 二型模糊粒度结构及信息度量研究
- 随着人类迈入大数据和人工智能时代,各个领域都不可避免地遇到了处理海量复杂数据的挑战。如何有效分析和智能决策具有不确定性和模糊性数据,已经成为亟待解决的关键问题。本文利用二型模糊集和二型直觉模糊集的多隶属度刻画复杂模糊数据...
- 张巧珍
- 关键词：信息度量
- 基于信息度量的基因表达数据特征选择方法研究
- 随着测序技术的不断发展,基因表达数据不断增加,为探究疾病的致病基因、细胞类型精准分类等任务提供了丰富的数据支撑,但同时也带来了较为沉重的计算负担。对基因表达数据进行有效的特征选择能够降低数据维度、提高细胞分类的精度,进而...
- 钟琦
- 关键词：信息度量基因表达数据
- 图网络信息度量、鲁棒的图表示学习以及图数据分析方法
- 本发明提供图网络信息度量、鲁棒的图表示学习以及图数据分析方法，主要包括：获取图网络拓扑的邻接矩阵；基于所述邻接矩阵计算所述图网络拓扑的边曲率；将所述边曲率作为图网络信息度量，依据网络信息度量理论判定相关子拓扑是否存在拓扑...
- 邹君妮姜以恒戴文睿郑紫阳阚诺文李成林熊红凯
- 基于信息度量的地震动参数优化选择方法
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- 地震动参数(intensity measures, IM)的选择是地震易损性分析的重要环节。合适的IMs应具有良好充分性和效率性,以更好地反映地震动的破坏能力,获得更为可靠的易损性分析结果。为此,该文提出了一种基于信息度量的地震动参数优化选择方法。该方法利用互信息和相对熵度量作为IM选择的通用指标,结合前向选择算法在一到多维空间中高效地定位最优的IM。为了验证所提方法的有效性,在一组简支梁桥上进行了分析和讨论,并与传统的充分性和效率性分析方法进行了对比。结果表明,基于所提出方法所选择的IMs能同时满足充分性和效率性要求;较传统方法而言,所提出的方法不依赖概率地震需求模型的选择且不需要进行繁琐的条件独立性比较,具有高效普适的优势,有着良好的应用前景。
- 祝柏杨刘金龙林均岐
- 关键词：地震易损性互信息相对熵
- 一种动态图的结构信息度量方法
- 本发明公开一种动态图的结构信息度量方法，包括步骤：获取动态图的连通图及连通图的编码树；基于动态图的连通图及连通图的一维编码树，利用增量式度量下一时刻一维图结构熵，将变化后的图结构熵分解为全局不变量和局部变化量；基于动态图...
- 彭浩 杨润泽 杜昊 苏丁力 胡琎 李昂生
- 随机生化反应网络的信息度量及动力学分析
- 细胞活动存在着大量的生化反应网络,如基因表达网络,细胞分裂与细胞分化.生化反应网络通常也包含着诸多反应步骤,且耦合大量的反馈环路.生化反应过程本质上是从细胞内外信号传递信息的过程.如何度量这些信息仍然是一个未解决的问题....
- 蒋致远
- 关键词：分岔噪声
- 基于邻域信息度量的类独立与类指定特征选择方法研究
- 高维数据目前在各个领域的应用中都十分常见。然而,其中包含的许多不相关和冗余的特征增加了计算成本和数据处理的难度。因此,选择与当前分类任务最相关的特征子集是至关重要的。特征选择是机器学习和模式识别中的重要数据预处理工具,特...
- 陆科丞
- 一种基于互信息度量的时序数据因果发现方法
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- 在时序数据因果关系发现研究中,传统算法针对时间窗口内时序数据之间的因果关系进行分析,存在因果关系识别准确率受限、算法复杂度较高等问题.为解决该问题,首先对概要因果图、因果概要互信息和条件因果概要互信息进行定义,在此基础上推导出基于因果互信息的时序变量定向规则,而后区分是否存在混杂因子,结合PC (Peter and Clark)和FCI (fast causal inference)算法分别提出改进的PCSMI (Peter and Clark summary mutual information)和FCISMI (fast causal inference summary mutual information)算法.实验结果表明改进后算法能够在低复杂度条件下有效提升时序数据因果发现的准确率.
- 李德志鲁云军吴健平李强
- 关键词：时序数据PCFCI
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