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针对电路测试点优化问题，研究了相关性模型和信息熵理论，在对相关性模型进行改进的基础上，建立了基于信息熵的电路测点优化策略，给出了具体的计算步骤。应用实例表明，该方法是有效的，可应用于模拟、数字和混合信
在搜索引擎结果相关性判断、文字语音转换与识别等领域中，如何准确地分析单词之间的搭配关系是主要研究问题之一。利用互联网中的海量信息，在对大量英文网页进行统计分析的基础上，利用单词的出现频率和单词对的共现
针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷，利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点，来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例，针对图像的复杂特征设计出图像演
基于AdaBoost的改进的MEEM跟踪算法，徐礼辉，夏涛，进一步分析目标跟踪中的由于遮挡产生的目标漂移问题，针对于多专家熵最小化跟踪方法（MEEM）在得到的若干专家中只采用损失函数最��
提出了一种基于密度熵的多目标粒子群算法（EMOPSO）。采用一个外部集保存所发现的Pareto最优解（精英）,并将外部集作为粒子的全局极值。为保证种群的多样性,当精英大于外部集的大小时采用一种基于密度
基于粒度熵的知识约简算法及其应用，张静，刘艳红，粒度计算是一种较新的软计算方法，可以有效地分析和处理不完备信息。介绍了知识粒度、粒度熵、相对粒度熵及属性重要性等概念以及
基于用户熵模型的LDA长尾推荐算法，曾洋，蔺志青，本文主要针对在传统电商推荐系统中存在的对于占比重很大的小众商品，即长尾商品，难以进行信息利用的问题进行探索。主要利用了本
目前虚拟网络研究的一个热点是虚拟网络映射，但是传统两阶段算法中的节点映射算法着重于提高网络资源利用率，而忽略了网络的整体负载性能。为了避免现有映射算法中使用单一固有属性计算拓扑势值带来的片面性，在节点
为了在知识约简中能够客观地反映决策规则的决策能力，提高约简的效率和识别率，针对动态知识获取这一问题，提出了一种基于决策熵的增量式知识获取算法。该方法利用决策熵能够客观地衡量决策表的决策能力的特点，在现
基于改进粒子群算法的机位分配问题研究，陈骁睿，杨旭东，为提高机场的运营效率和保证客户的满意度需要合理进行停机位分配工作。经详细分析机位分配问题的要素和约束条件，以停机位使用最
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