模糊区间信息熵用于充血性心衰患者的检测

目的传统心率变异性图形化指标(直方图和散点图)检测区分充血性心衰患者和健康人时难以量化,针对这一问题,本文提出一种新的心率变异性图形化分析方法——RR间期序列归一化直方图及其量化指标,用于检测区分充血性心衰患者和健康人。方法首先定义RR间期序列归一化直方图,在此基础上定义基于模糊理论的量化指标——模糊区间信息熵FuzzyRIEn,最后利用120例临床试验数据(60例充血性心衰患者和60例健康人)分析对比指标FuzzyRIEn和前期研究提出的3个量化指标:中心-边缘比(center-edge ratio,CER)、累积能量(cumulative energy,CE)和区间信息熵(rangeinformation entropy,RIEn)在两组间的统计学差异。结果对比结果显示,CER(P=0.418),CE(P=0.262)和RIEn(P=0.068)在两组间均无显著统计学差异,而FuzzyRIEn(P=0.023)在两组间统计学差异显著。结论利用模糊区间信息熵FuzzyRIEn检测区分充血性心衰有较高的临床诊断价值。

区间值犹豫模糊信息系统中的信息熵研究

借鉴已有处理区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数不等问题的研究方法,对区间值犹豫模糊集进行了处理,使区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数达到相等,方便了区间值犹豫模糊集中运算和关系的定义.基于区间值犹豫模糊二元关系,给出了区间值犹豫模糊粒度结构概念和区间值犹豫模糊粒的基数概念,讨论了区间值犹豫模糊粒度结构上的三种偏序关系.基于区间值犹豫模糊粒的基数概念,结合Shannon熵给出了区间值犹豫模糊信息熵、联合熵、条件熵概念,讨论了区间值犹豫模糊信息熵的偏序性,并通过实例验证了有关概念的和定理的正确性.

基于熵的区间直觉模糊信息系统的度量

将信息熵引入区间直觉模糊信息系统,以此来度量区间直觉模糊信息系统的不确定性。提出了度量区间直觉模糊信息系统不确定性的区间直觉模糊信息熵,证明了区间直觉模糊信息熵满足粒化单调性,给出两个区间直觉模糊粒结构的联合熵和条件熵,建立了区间直觉模糊信息熵与区间直觉模糊信息粒度的互补关系。

区间值模糊环境下的不确定网络舆情突发事件应急决策方案优选方法

网络舆情突发事件由于前兆信息不充分,具有明显的不确定性特征和社会危害性,各相关应急管理部门往往会根据自身利益的不同预先制定多个备选应急决策方案来处置舆情危机。为辅助决策者最终从中选择出一个效果最佳的应急方案,首先提取一些可有效衡量不确定网络舆情突发事件应急方案效果的重要评估指标,再基于指标的区间模糊信息熵测度来获取其合理权重,进而通过对所有应急指标评估值的加权集结运算得到各备选决策方案的综合效果区间评估值,最后根据区间值两两比较的可能优先度大小,给已有的各应急决策方案优先排序,可极大地提高网络舆情突发事件应急处置效率。

区间直觉犹豫模糊粒度结构的不确定性研究

考虑区间直觉犹豫模糊集中元素隶属度不确定这一特征,给出了四种不同的区间直觉犹豫模糊粒基数概念,并在此基础上构造了相关的区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵等概念.提出了区间直觉犹豫模糊粒度结构距离的概念,基于区间直觉犹豫模糊粒度结构距离定义了一种新的区间直觉犹豫模糊粒度结构的偏序关系,讨论区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵的偏序性.通过实例验证了相关定理和定义的正确性.