基于熵的复杂系统分划方法在冠心病心绞痛中医证候量化诊断标准研究中的应用

目的以基于熵的复杂系统分划方法建立冠心病心绞痛中医证候量化诊断标准。方法将403例冠心病心绞痛患者随机分为运算组(302例)和考核组(101例),以基于熵的复杂系统分划方法提取患者症状信息,确立症状对证候贡献度,以诊断性试验ROC曲线建立诊断阈值。结果冠心病心绞痛可出现络气郁滞、络气虚滞、痰浊、血瘀、火热、痰热、阴虚、阳虚等基本证候,不同症状对证候诊断贡献度不同,并有不同的诊断阈值,经考核组101例患者前瞻性检验,具有良好的灵敏度和特异度。结论基于熵的复杂系统分划方法可用于中医证候量化诊断标准研究,建立的冠心病心绞痛证候量化诊断标准具有良好的诊断效能。

基于熵的复杂系统分划方法在中医证候诊断标准研究中的应用

目的:探索基于熵的复杂系统分划方法在中医证候诊断标准研究中的应用。方法:根据临床流行病学调查获得血管内皮功能障碍四诊资料,以基于熵的复杂系统分划方法对血管内皮功能障碍阴虚证诊断标准进行研究。结果:建立的血管内皮功能障碍阴虚证的诊断标准有较好的诊断效能。结论:基于熵的复杂系统分划方法适用于中医证候诊断标准的研究,方法科学严谨,有临床实用价值。

基于熵的复杂系统分划方法与冠心病心绞痛证候量化诊断标准研究

证候规范研究是中医现化代、科学化和标准化研究的热点领域，建立量化诊断标准是证候规范研究的重要内容。由于构成证候的症状之间存在着非线性的复杂关系，采用处理线性关系的方法分析症状多变量对证候的非线性关系，难以充分反映症状间相互作用的复杂关系，引入非线性复杂科学方法已成为证候规范研究发展的内在需求。

基于熵的复杂系统分划方法在动脉硬化闭塞症中医证候量化诊断标准研究中的应用

目的:建立动脉硬化闭塞症(Ⅰ、Ⅱ期)中医证候量化诊断标准(包括量化诊断标准和程度分级标准)。方法:根据文献调研、专家咨询、临床流行病学调查获得动脉硬化闭塞症(Ⅰ、Ⅱ期)的四诊资料,以基于熵的复杂系统分划方法筛选症状,确定症状对证候的贡献分值,以ROC曲线分析确定证候诊断阈值。结果:建立了动脉硬化闭塞症(Ⅰ、Ⅱ期)的量化诊断标准,并对量化诊断标准进行检验,具有良好的灵敏度和特异度,最后建立了程度分级标准。结论:基于熵的复杂系统分划方法可以用于中医证候的量化诊断研究,具有较好的诊断效能。

基于熵的分划方法在中医证候研究中的应用

提出了一种基于熵的复杂系统分划方法用于中医证候诊断研究的新方法。根据临床流行病学调查获得400例血管内皮功能障碍患者的临床资料,收集相应的中医症状信息;以基于熵的复杂系统分划方法取得血管内皮功能障碍阴虚证的症状集合并确定其诊断阈值;最后从灵敏度、特异度、符合率3个方面对此诊断标准进行检验,结果证明该诊断标准有较好的诊断效能。说明基于熵的复杂系统分划方法适用于中医证候诊断的研究,为中医证候诊断的研究开辟了一条新途径。

船舶供应链合作伙伴基于熵的模糊评价方法研究

讨论了船舶供应链合作伙伴选择的重要性和选择方法,并阐述了合作伙伴选择的步骤。在分析了供应链中影响合作伙伴选择的主要因素基础上,确定了基于船舶全生命周期的供应商评价准则。归纳了合作伙伴选择的各种方法,并以多目标决策模型为基础,引入熵的概念,改进了合作伙伴模糊评价方法,使决策更客观。最后用实例加以比较分析。

AdHoc网络中基于熵的QoS多播路由研究

AdHoc网络自身固有的特点使得AdHoc网络的QoS路由协议面临许多新的挑战和机遇，而且出现了许多新的网络系统．如视频点播、远程教学、远程医疗等，这些多媒体实时系统已经不满足网络的单播数据。因此，网络数据的多播提上了日程。本文对QoS多播路由进行了阐述，提出了一种基于熵的稳定的QoS多播路由，并且对它进行了分析以及与已经存在的多QoS约束多播路由进行了比较。

一个基于熵的指数精细定位人类复杂性状位点(英文)

近来,一个基于熵的指数被提出用来对人类复杂性状位点进行连锁不平衡定位.这个熵指数比较了患病个体与正常个体或极端样本之间标记基因频率的熵和条件熵.本文基于熵理论,提出了另一个备选指数.这个新的指数比较患病个体与正常个体之间标记基因型频率的熵和条件熵.计算机模拟结果表明本文提出的新指数平行于之前的熵指数.而基于遗传性血色病(hereditary haemochromatosis,HH)数据的分析表明了这个新指数能有效对人类复杂性状位点进行精细定位.

基于熵聚类和双重筛选策略挖掘动脉粥样硬化风险疾病基因(英文)

动脉粥样硬化是因脂质堆积在血管壁上并受到多种遗传和环境因素影响的一种复杂的病理生理疾病。动脉粥样硬化风险疾病基因的辨识可以增进对该疾病机理的了解,并对该疾病的诊断和治疗起到指导性作用。虽然在风险疾病基因的辨识方面已经提出了很多计算方法,但仍存在着推论准确性和计算效率方面的问题。一种命名为基于熵聚类和双重筛选(Entropy-based clustering and double screening,ECDS)的新方法被用来辨识该疾病的风险疾病基因。该方法将功能基因组信息和蛋白质相互作用网络拓扑结构信息进行整合,运用于基于熵聚类的方法中,之后,使用双重筛选策略(即支持向量机和相似性得分)进行风险疾病基因挖掘。运用该方法,从巨噬细胞样本和泡沫细胞样本中分别辨识出79个和113个风险疾病基因。该结果表明ECDS在辨识动脉粥样硬化风险疾病基因方面非常有效。此外,该方法也很易于扩展应用到其它复杂疾病的风险基因辨识中。

不确定RFID数据流上基于熵的数据推导方法

针对海量RFID数据中存在的不准确性以及语义信息鸿沟,提出了一种基于概率分布熵的数据推导方法.该方法采用时变图模型并充分利用历史RFID识读,从不确定RFID数据流上有效捕获贴标对象所处的状态,并采用基于概率分布熵的方法分别推导对象最可能的位置和包含.该方法可以同时处理RFID识读中的漏读和多读.最后利用模拟RFID数据进行参数调优和算法评价,实验结果显示:该方法在获得准确推导结果的同时,能确保其高效性和高伸缩性.

熵值理论在多目标演化中的应用研究

为了克服传统多目标演化算法在进化后期遗传操作可能失效使算法性能降低以及基于概率建模的多目标算法在演化初期由于种群分布尚未呈现一定规律,采样产生的新个体的搜索方向同目标方向存在差异,提出一种基于熵值的多目标演化算法(entropy based multi-objective evolutionary algorithm,EB-MOEA)。算法利用种群进化过程中,个体分布存在从无序到有序的现象,设计了一种基于熵值理论的种群分布计算方法,并将其作为种群从无序到有序过渡的判定准则,指导遗传操作和概率建模操作切换的时机。新算法采用ZDT、DTLZ系列测试集进行实验,通过与NSGA-Ⅱ以及RM-MEDA算法的实验对比,证明了新判断准则的有效性,EB-MOEA具有更好的寻优性能。

长江经济带生态文明建设水平变化特征与影响因素分析

长江经济带生态文明建设水平的高低关系到长江流域绿色协调发展能力,深刻影响我国生态安全格局。从生态经济、生态环境、生态社会3个层面构建评价指标体系,使用改进TOPSIS方法模型测算长江经济带生态文明建设水平,利用地理加权回归模型(GWR)分析其影响因子。研究结果表明:(1)在2011—2020年,长江经济带生态文明建设水平整体上呈上升趋势,由东向西沿轴线逐步扩散。(2)各子系统建设水平异质性特征显著,生态经济建设水平东部高于西部,以长江下游地区和省会城市为核心向周围辐射发展;生态环境水平在各省会及其周边城市增长较快,而工业发展型城市有不同程度的降低。生态社会水平高值区集中分布在江浙沪地区,低值区分散分布于中上游各省会城市。(3)地形、常住人口城镇化水平、第三产业占比、恩格尔系数、科技财政支出占比均正向影响了研究区生态文明建设水平,每万人在校大学生数对生态文明建设水平呈弱负相关。

多种密切值法在水质评价应用中的对比研究

为了分析各种密切值法的特点,选择最佳的地下水水质评价方法,叙述了传统密切值法、改进的密切值法、基于熵权改进的密切值法、基于熵权的密切值法的方法原理,并以内蒙古东胜煤田阿不亥普查区的地下水水质综合评价为例,用上述各种密切值法进行地下水水质评价,将评价结果与模糊数学法的评价结果进行对比,分析各种评价结果的合理性。结果发现:当各水样的检测值差别相对较大时,采用目标差值率法对初始环境矩阵规范化处理,会过分夸大该指标在水质评价中的作用,所以改进的密切值法和基于熵权改进的密切值法在这种情况下评价结果很不理想。运用信息熵原理确定各指标的权重,综合考虑了各种信息,弥补了传统的密切值法的缺点,基于熵权的密切值法是各种密切值法中最合理的评价方法。

大段合采油井层间干扰主控因素研究

针对大段合采油井储层层间非均质性严重的问题,开展了层间干扰研究,确定层间干扰的主控因素。结合现场试油实践,以层间干扰系数作为定量评价层间干扰程度的指标,对部分井的产能测试结果进行了分析,发现流压、生产压差、含水率等因素均可对层间干扰程度造成影响。收集油田数据资料,计算了渗透率级差、厚度级差、层数、地层压力系数级差、生产压差级差、平均黏度、孔隙度级差、流压级差等因素。采用复相关系数法对影响因素进行了初筛选,根据基于熵权的灰色关联分析法计算了筛选后因素与层间干扰系数间的关联度,确定出层间干扰的主控因素,分别为渗透率级差、层数、静压系数级差、合测含水率、生产压差级差和流压级差。

短暂性脑缺血发作中医证候量化诊断标准研究

目的:建立短暂性脑缺血发作中医证候量化诊断标准。方法:根据文献研究、专家咨询、临床流行病学调查获得短暂性脑缺血发作四诊信息。将493例临床患者随机分为运算组(370例)和考核组(123例),以基于熵的复杂系统分划方法提取运算组患者症状信息,分析证候之间组合规律,确立症状对证候贡献度,以诊断性试验ROC曲线分析方法建立诊断阈值,并依据考核组数据对其进行前瞻性检验。结果:短暂性脑缺血发作存在以络气郁滞、络气虚滞、痰湿、血瘀、阴虚、火热等基本证候,分别确立了不同症状对证候诊断的贡献度,建立了诊断阈值,前瞻性检验显示其具有良好的灵敏度、特异度及符合率。结论:基于熵的复杂系统分划方法可用于中医证候的量化研究,建立的短暂性脑缺血发作量化诊断标准具有良好的诊断效能,为中医证候规范化及进一步开展络病与血管病变相关性研究奠定了基础。

基于多粒度树模型的Web站点描述及挖掘算法

随着Web 所拥有的信息量和信息种类的急剧增长,Web 站点挖掘对于自动实现特定主题的 Web 资源发现和分类具有重要的意义.然而现有的 Web 站点分类或挖掘算法在利用上下文语义信息、去除噪声信息以进一步提高分类准确率等方面还缺乏深入研究.从站点的采样尺寸、分析粒度和描述结构 3 个方面分析了设计高效的 Web 站点挖掘算法所需要解决的问题.在此基础上,提出了一种新的 Web 站点多粒度树描述模型,并描述了包括基于隐 Markov 树的两阶段分类算法、粒度间上下文融合算法、两阶段去噪程序以及基于熵的动态剪枝策略在内的多粒度 Web 站点挖掘算法.站点的多粒度描述方法及挖掘算法为多站点查询优化、Web 效用挖掘等的深入研究奠定了基础.实验表明,该算法相对于基线系统平均可以提高 16%的分类准确率,并减少了 34.5%的处理时间.

针对不确定射频识别数据流的改进概率推导方法

针对射频识别(RFID)数据存在漏读和交叉读而导致所提供的位置信息不准确,以及RFID数据与上层应用需求之间存在的信息鸿沟,提出了一种可以处理RFID交叉读问题的改进的RFID数据推导方法.该方法利用动态图模型并辅以历史RFID识读,从不确定RFID数据流上有效捕获对象的当前状态,采用基于熵的方法推导对象的最可能位置与包含,并且利用仿真物流仓库的RFID模拟数据进行算法评价.实验结果显示,该方法在获得准确推导结果的同时,能确保其高效性.对于常见RFID部署,位置推导和包含推导的错误率都可以控制在10%以内,针对超过17万个节点的推导所用时间小于1s,采用修剪措施后内存使用低于700MB.

Ad Hoc网络QoS路由协议研究

AdHoc网络自身固有的特点使得AdHoc网络QoS路由协议面临许多新的挑战和机遇。通过对基于标签探测(ticket-based probing,TBP)协议和在TBP协议基础上提出的延时约束最小费用的Ad Hoc网络中的完全分布式QoS路由协议——基于熵的长寿的分布式QoS路由(entropy-based long-life distributed QoS routing,EBLLD)协议进行的详细地分析和比较,可以得出以下结论:EBLLD协议有较高的路由成功率,具有可扩展性,可应用于较大规模的Ad Hoc网络。

农业保险高质量发展水平评价指标体系构建与测度——以13个粮食生产核心区为例

基于2010—2018年13个粮食生产核心区的面板数据,构建农业保险高质量发展水平评价指标体系,采用基于熵权的TOPSIS法,从横向和纵向两个维度分析13个粮食生产核心区的农业保险高质量发展水平的综合得分和排名。结果表明:一是农业保险高质量发展水平的提升得益于农户福利水平、政府扶持力度、市场运行效率、农业保险发展水平和农业保险发展潜力五个方面的协调推进;二是影响各地区农业保险高质量发展水平的关键因素不尽相同;三是大部分地区的农业保险高质量发展水平稳定性低、波动性高,具有明显的阶段性。为加快推进粮食生产核心区农业保险高质量发展,更好地服务“三农”,助力乡村振兴,各地区需明确发展短板,协调推进五项重要因素;保险公司需提高理赔效率、拓展金融综合服务和精确把握供需情况、因地制宜提供保险产品。

基于一种新的特征提取的语音辨识

提出了一种新的二次特征提取的方法应用于说话人语音辨识。首先,通过基于熵的特征筛选方法,有效地剔除不重要或者噪声特征,消除语音特征的冗余,并获得其重要性排序,减少语音特征矢量的维数。然后,采用Fisher准则进一步进行参数选择,按Fisher比的大小选择特征向量作为投影轴,将高维空间中的特征矢量映射到低维的特征判别空间,然后以SVM作为分类器实现说话人辨识系统。实验结果表明,本文提出的方法在不影响识别率的情况下可以对输入数据有效降维,在噪音环境下取得了较好的识别效果,增加了系统的鲁棒性。