导读:本文包含了对称交互熵论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:对称,模糊,干扰,效果,属性,孔径,秸秆。
对称交互熵论文文献综述
丰雪,白子卉,战丽媛,李波,解影[1]（2018）在《对称交互熵多属性决策排序法在温室番茄综合生产效果评价中的应用》一文中研究指出为探究深埋秸秆量和土壤水分对作物产量、品质和水分利用效率等生产效果的影响,于2016年对温室番茄进行了小区试验。设置4种秸秆量(0,1.5×10~4,3.0×10~4,4.5×10~4kg·hm~(-2))和4种灌水下限(田间持水量的50%,60%,70%,80%)。选取反映温室番茄综合生产效果的6个相关指标,利用对称交互熵多属性决策排序法,对温室番茄综合生产效果进行评价。结果表明:对称交互熵多属性决策排序法可以用于多指标、多方案的深埋秸秆量和土壤水分管理评价,在评价中指标的选取及正理想解向量和负理想解向量的确定是影响评价结果的关键因素。通过对温室番茄综合生产效果的评价,确定该试验条件下最佳管理模式为T9处理,秸秆量为4.5×10~4kg·hm~(-2),灌水下限为田间持水量的80%;其次是T2处理,秸秆量为1.5×10~4kg·hm~(-2),灌水下限为田间持水量的50%;评价结果最差的管理模式是T16处理,秸秆量为0,灌水下限为田间持水量的70%;其次是T15处理,秸秆量为0,灌水下限为田间持水量的60%。深埋秸秆在番茄生长过程中具有一定的保水功能,并不是灌水下限越高作物的品质越优,综合生产效果越理想。为提高果实的品质需要进行适当的水分亏缺灌溉,协调灌水量和品质之间的平衡点。对称交互熵多属性决策排序法克服了TOPSIS等评价方法的不足,计算简便,结果可靠,适用性强,为合理地深埋秸秆量和土壤水分管理提供科学依据,也可以推广到其他多指标、多方案的农业生产实践决策问题中。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2018年02期）
王莎,张多林[2]（2016）在《基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究》一文中研究指出在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性。其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究。最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值。(本文来源于《军事运筹与系统工程》期刊2016年02期）
卢国祥,李冰清[3]（2016）在《基于对称交互熵的多属性决策排序法》一文中研究指出本义研究了多属性决策的排序问题.利用信息熵理论提出了对称交互熵概念,定义了一种新的与理想方案的贴近度,由此给出了基于对称交互熵的排序方法.最后通过算例将新方法与传统的TOPSIS法、夹角度量法和正交投影法作对比,获得了新方法能够更加精确地判断方案优劣的结果.(本文来源于《数学杂志》期刊2016年06期）
刘小弟,朱建军,刘思峰[4]（2014）在《基于对称交互熵的犹豫模糊信息相似度及聚类应用》一文中研究指出研究面向犹豫模糊信息的聚类方法.首先,定义犹豫模糊相对熵、对称交互熵,并基于信息论的角度提出一个新的犹豫模糊相似度公式;然后,利用相似度公式构造相似系数矩阵,基于编网聚类方法对犹豫模糊集进行聚类;最后,通过算例验证了所提出方法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2014年10期）
刘宁,马德宝,牛朝阳,朱建东[5]（2011）在《基于二维对称交互熵的SAR干扰效果评估方法》一文中研究指出由于缺乏在位置信息方面的充分考虑,现有基于对称交互熵的SAR干扰效果评估方法在评估准确性方面存在不足。针对SAR干扰效果表现在SAR图像上的不确定性和复杂性,结合现有对称交互熵理论,给出了一种改进的基于二维对称交互熵的SAR干扰效果评估方法,将像素点的灰度信息和位置信息分别作为SAR图像的一维特征量,灰度信息由像素点灰度值表征,而位置信息由像素点临域均值进行表征。仿真实验采用Radarsat-1的实测数据,利用区分度对干扰评估方法评估效果进行比较,实验结果证明了利用二维对称交互熵评估SAR干扰效果的有效性及优越性。(本文来源于《Proceedings of 2011 AASRI Conference on Artificial Intelligence and Industry Application（AASRI-AIIA 2011 V2）》期刊2011-05-23）
刘宁,马德宝,牛朝阳,朱建东[6]（2010）在《基于二维对称交互熵的SAR干扰效果评估方法》一文中研究指出由于缺乏在位置信息方面的充分考虑,现有基于对称交互熵的SAR干扰效果评估方法在评估准确性方面存在不足。针对SAR干扰效果表现在SAR图像上的不确定性和复杂性,结合现有对称交互熵理论,给出了一种改进的基于二维对称交互熵的SAR干扰效果评估方法,将像素点的灰度信息和位置信息分别作为SAR图像的一维特征量,灰度信息由像素点灰度值表征,而位置信息由像素点临域均值进行表征。仿真实验采用Radarsat-1的实测数据,利用区分度对干扰评估方法评估效果进行比较,实验结果证明了利用二维对称交互熵评估SAR干扰效果的有效性及优越性。(本文来源于《Proceedings of 2010 International Conference on Circuit and Signal Processing & 2010 Second IITA International Joint Conference on Artificial Intelligence(Volume 2)》期刊2010-12-25）
史军军,薛磊,毕大平[7]（2010）在《基于对称交互熵的ISAR干扰效果评估方法》一文中研究指出从信息论的角度出发,将交互熵引入到ISAR干扰效果评估中。针对其不满足对称性的不足,提出了对称交互熵的概念,并从理论上证明了对称交互熵是一种距离测度,从而建立了以对称交互熵为指标的评估模型。最后,针对射频噪声干扰和噪声调频干扰两种典型的压制性干扰样式进行了干扰仿真,并应用对称交互熵从定量的角度对ISAR压制性干扰效果进行了评估。得出的结论与定性评估一致,表明了该方法的有效性和可行性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2010年01期）
对称交互熵论文开题报告
（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：
在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性。其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究。最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值。
（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。
对称交互熵论文参考文献
[1].丰雪,白子卉,战丽媛,李波,解影.对称交互熵多属性决策排序法在温室番茄综合生产效果评价中的应用[J].沈阳农业大学学报.2018
[2].王莎,张多林.基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究[J].军事运筹与系统工程.2016
[3].卢国祥,李冰清.基于对称交互熵的多属性决策排序法[J].数学杂志.2016
[4].刘小弟,朱建军,刘思峰.基于对称交互熵的犹豫模糊信息相似度及聚类应用[J].控制与决策.2014
[5].刘宁,马德宝,牛朝阳,朱建东.基于二维对称交互熵的SAR干扰效果评估方法[C].Proceedingsof2011AASRIConferenceonArtificialIntelligenceandIndustryApplication（AASRI-AIIA2011V2）.2011
[6].刘宁,马德宝,牛朝阳,朱建东.基于二维对称交互熵的SAR干扰效果评估方法[C].Proceedingsof2010InternationalConferenceonCircuitandSignalProcessing&2010SecondIITAInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(Volume2).2010
[7].史军军,薛磊,毕大平.基于对称交互熵的ISAR干扰效果评估方法[J].系统工程与电子技术.2010
论文知识图
