9、熵相关概念、定理及应用解析

熵相关概念、定理及应用解析

1. 条件熵与熵增益

首先引入分区 $\pi \in PART(T)$ 在 $T$ 的子集 $S$ 上的迹的概念。
- 定义 3.21 :设 $T$ 为集合,$\pi = {B_1, \ldots, B_k} \in PART(T)$,若 $S \subseteq T$,则 $\pi$ 在集合 $S$ 上的迹 $\pi_S$ 是集合的集合:$\pi_S = {B_i \cap S | B_i \in \pi \text{ 且 } B_i \cap S \neq S}$,且 $\pi_S$ 是 $S$ 的一个分区。
- 等价条件 :对于 $\pi, \sigma \in PART(T)$,以下条件等价:
- $\pi \leq \sigma$;
- 对于每个 $S \subseteq T$,$\pi_S \leq \sigma_S$;
- 对于每个 $B \in \pi$,$\sigma_B = \omega_B$。

接着定义了 $\beta$ - 条件熵和香农条件熵。
- 定义 3.22 :设 $\pi, \sigma \in PART(S)$,$\sigma = {C_1, \ldots, C_n}$,$\pi, \sigma$ 的 $\beta$ - 条件熵 $H_{\beta} : PART(S)^2 \to \mathbb{R} {\geq 0}$ 定义为 $H {\beta}(\pi|\sigma) = \sum_{j = 1}^{n} (\frac{|C_j|}{|S

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值