信息熵与信息熵计算

利用蒸汽的当前压力和温度，可准确计算出当前状态下的焓熵值。

计算样本熵的Matlab程序，可用于机械故障诊断，生物医学信号处理（例如脑电、肌电、心电等）

能直接运行的C++代码，求图像的差分熵，非常有用

分析风险、信息与熵三者之间的关系，通过分析可引申出风险分析新方法，如最大熵方法

近似熵、模糊熵和样本熵的MATLAB代码，可用于信号特征提取，比如轴承振动信号特征处理，脑电波信号等时间序列信号

该代码真实有效，可以运行，包括各种熵、样本熵、近似熵、模糊熵等的 matlab 代码。

排列熵、样本熵、近似熵、模糊熵适用于信号处理，机械故障诊断，信号特征提取。可以直接调用函数。代码有详细注解。

二维最大熵与交叉熵结合源代码实例程序

基于邻域粗糙集以及模糊粗糙集等价关系下的属性约简方法,引入$\alpha $信息熵,建立模糊相似关系下的α信息熵不确定性度量,提出基于$\alpha $信息熵的属性重要度度量,并以此构建混合属性约简算

为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度慢、收敛精度不高、易早熟等缺陷, 在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵. 信息熵本身是不确定性的一种度量, 由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不