熵度量论文-吴宁博,彭长根,牟其林

熵度量论文-吴宁博,彭长根,牟其林

导读:本文包含了熵度量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:差分隐私,信息熵,隐私度量,关联属性

熵度量论文文献综述

吴宁博,彭长根,牟其林[1](2019)在《面向关联属性的差分隐私信息熵度量方法》一文中研究指出针对差分隐私非交互式多属性关联的合成数据集发布问题,基于信息熵、汉明失真提出了发布数据集隐私度、数据效用、隐私泄露风险的量化方法.首先,利用互信息量分析属性相关度,并以关联依赖图模型表达属性关联.其次,基于图中关键隐私泄露路径构建马尔可夫隐私泄露链,并结合信息熵提出一种关联属性隐私度量模型及方法,可以有效的度量由关联属性引起的隐私泄露量.最后,通过具体实例验证了模型与方法的有效性,并对比分析了该方法的优势.(本文来源于《电子学报》期刊2019年11期)

何建民,辛琳怡,刘业政[2](2017)在《网络影响力用户社会资本信息熵度量方法》一文中研究指出以信息资源管理和社会资本测量视角,深入研究网络影响力用户社会资本的获取、积累和使用过程,明确网络影响力用户的社会资本以及由其人格魅力和社交能力数据项组成的属性特征及其关系,遂构建网络影响力用户个体社会资本测量指标体系,建立网络影响力用户社会资本信息熵测度模型,通过对模型求解计算,形成一套网络影响力用户社会资本信息熵度量方法,该方法经实证检验具有合理有效性。(本文来源于《甘肃科学学报》期刊2017年06期)

董红斌,滕旭阳,杨雪[3](2016)在《一种基于关联信息熵度量的特征选择方法》一文中研究指出特征选择旨在从原始集合中选择一个规模较小的特征子集,该子集能够在数据挖掘和机器学习任务中提供与原集合近似或者更好的表现.在不改变特征物理意义的基础上,较少特征为数据提供了更强的可解读性.传统信息论方法往往将特征相关性和冗余性分割判断,无法判断整个特征子集的组合效应.将数据融合领域中的关联信息熵理论应用到特征选择中,基于该方法度量特征间的独立和冗余程度.利用特征与类别的互信息与特征对组合构建特征相关矩阵,在计算矩阵特征值时充分考虑了特征子集中不同特征间的多变量关系.提出了特征排序方法,并结合参数分析提出一种自适应的特征子集选择方法.实验结果表明所提方法在分类任务中的有效性和高效性.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2016年08期)

郑庭,徐世光,郑斌[4](2016)在《熵度量法在水源地供水模式中的应用》一文中研究指出依据熵度量法的基本理论,通过建立水源地评价指标体系,算出单元指标值与理想点和负理想点的距离进行排序,可用于水源地的评价.该方法能够较好地分析水源地的经济、技术条件,对建立水源地的认识更加深入,提供了更加科学、合理的依据.实践表明,该方法在建立大型水源地过程中更加科学、适用.(本文来源于《河南科学》期刊2016年03期)

李少年,吴良刚[5](2016)在《基于邻域信息熵度量数值属性快速约简算法》一文中研究指出阐述邻域粗糙集和邻域信息熵的基本定义及性质,为避免数值属性信息系统属性约简过程中,属性离散化造成特征信息的丢失,提出一种新的基于邻域信息熵度量数值属性约简算法。扩展邻域信息系统核属性集生成约简属性集,邻域信息熵度量不仅关注约简属性集正域变化,而且考察负域样本空间约简属性邻域等价类在决策属性划分的分布,具备更好的邻域关系度量细粒度。实验表明,对比邻域粗糙集近似度量、邻域有效信息率度量、邻域软间隔度量的属性约简方法,该算法能有效进行邻域信息系统属性约简的同时,也保持了约简属性集更好的分类精度。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2016年02期)

车晓雅,米据生[6](2016)在《用Shannon熵度量两个数据集的一致性》一文中研究指出粗糙集理论的基本思想是根据已知数据自身的不可分辨关系,通过一对近似算子,对某一给定概念进行近似表示。这种思想被应用在研究一个数据集对于另一个数据集的分类一致性上。提出了一种测量两个数据集一致性的新方法,并用Shannon熵定义了分类一致性。考虑到不同数据临近关系的影响,引入了模糊概念将测量对象由清晰分类转化为模糊分类,进而构造了一个广义的一致性度量,这种方法可以产生稳定的可判结果,有效地阻止建模技术中常出现的"黑箱"现象。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年01期)

杨仙,张可能,岳健,黄常波[7](2015)在《基于熵度量法的盾构施工过程风险评价》一文中研究指出为保证盾构施工安全进行,基于熵度量法对盾构施工过程风险进行评价.根据沈阳地铁某盾构工程实际情况,提出包含盾构施工设备、工程水文地质、环境影响和盾构操作的4个一级指标以及22个二级指标的盾构施工风险评估体系,分析计算各指标的权重,建立基于熵度量法的盾构施工风险评价模型.通过分析可知,该地铁项目施工过程中的总体风险为可接受风险,需要引起重视.在规范的操作以及严密的监控措施下,可以做到施工过程中不发生危险.(本文来源于《湖南科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期)

吴敏飞,许谦[8](2015)在《动态Ad Hoc网络中基于熵度量的最优化位置感知研究》一文中研究指出在移动Ad hoc网络中的每个节点既是信息接收方同时又是发送方,由于其网络拓扑每时每刻均在发生变化,对于接入方来说,其希望能迅速的接入到现有的Ad hoc网络中,本研究总结了现有的基于能量位置感知的模型,提出基于物理学中熵的理念,建立基于熵度量的HDV-Hop网络节点量化模型,从而为接入方提供最为优化的接入位置,即最优化的接入节点,从而提高Ad hoc网络的有效利用性。NS2仿真结果表明,依据邻居节点间不断变化的熵值,可以使得移动Ad hoc网络中的接入方动态的感知最优化的位置状态,提高链路的利用率。(本文来源于《科技通报》期刊2015年07期)

张继洲,米志飞,谢春丽[9](2015)在《基于熵度量的属性约简算法研究》一文中研究指出为了减少故障参数的特征数量,加快诊断算法的运行速度,提高故障诊断的效率,本文提出利用熵度量理论对故障参数的特征按重要程度进行排序,将重要程度靠后的特征依次去除,计算去除某些特征后的特征集的熵变化量,若熵变化量变化比较小,则将该特征真正约简,再从约简后的特征集中选出一个最优的约简特征集。利用自组织特征映射神经网络对故障参数特征约简结果进行检验,验证结果表明:利用熵度量理论得出的约简结果能够用于故障诊断且诊断结果正确。(本文来源于《森林工程》期刊2015年04期)

赵飞,王青山,郭勇[10](2015)在《一种改进的直觉模糊熵度量方法及应用》一文中研究指出针对现有直觉模糊熵定义中约束条件存在的差异以及熵度量中存在的与实际和直觉不相符合的地方进行对比分析,提出一种改进的直觉模糊熵公理化定义,在此基础上构造了一个新的直觉模糊熵公式。算例分析表明,所提出的熵公式能够更充分反映直觉模糊集的不确定性。最后将提出的熵公式应用于解决权重未知的直觉模糊多属性决策问题。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2015年02期)

熵度量论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

以信息资源管理和社会资本测量视角,深入研究网络影响力用户社会资本的获取、积累和使用过程,明确网络影响力用户的社会资本以及由其人格魅力和社交能力数据项组成的属性特征及其关系,遂构建网络影响力用户个体社会资本测量指标体系,建立网络影响力用户社会资本信息熵测度模型,通过对模型求解计算,形成一套网络影响力用户社会资本信息熵度量方法,该方法经实证检验具有合理有效性。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

熵度量论文参考文献

[1].吴宁博,彭长根,牟其林.面向关联属性的差分隐私信息熵度量方法[J].电子学报.2019

[2].何建民,辛琳怡,刘业政.网络影响力用户社会资本信息熵度量方法[J].甘肃科学学报.2017

[3].董红斌,滕旭阳,杨雪.一种基于关联信息熵度量的特征选择方法[J].计算机研究与发展.2016

[4].郑庭,徐世光,郑斌.熵度量法在水源地供水模式中的应用[J].河南科学.2016

[5].李少年,吴良刚.基于邻域信息熵度量数值属性快速约简算法[J].计算机工程与科学.2016

[6].车晓雅,米据生.用Shannon熵度量两个数据集的一致性[J].计算机科学.2016

[7].杨仙,张可能,岳健,黄常波.基于熵度量法的盾构施工过程风险评价[J].湖南科技大学学报(自然科学版).2015

[8].吴敏飞,许谦.动态AdHoc网络中基于熵度量的最优化位置感知研究[J].科技通报.2015

[9].张继洲,米志飞,谢春丽.基于熵度量的属性约简算法研究[J].森林工程.2015

[10].赵飞,王青山,郭勇.一种改进的直觉模糊熵度量方法及应用[J].信息工程大学学报.2015

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