广义熵在统计中的应用

本提出了判别拟合曲线优劣的广义熵原则，用此原则可求参数的估计；证明了样本的频率分布关于理论分布广义熵的渐近性质，从而可用其作分布律假设检验的统计量。     

一种广义模糊补运算和相应的广义模糊熵

介绍广义模糊补的公理化定义，给出一种构造广义模糊补的方法，运用此方法构造出一种性质良好的广义模糊补；在此基础上提出一种广义模糊熵，这种广义模糊熵的最大值点可以在（0，1）开区间内自由移动。给出一类广义模糊熵的计算公式,便于实际应用。     

广义模糊熵及其诱导的区别度

广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文给出广义模糊熵的公理化定义 ,基于σ-广义模糊熵,讨论了广义模糊熵和区别度的相互诱导关系.     

区别度诱导的广义模糊熵

广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广,本文从区别度的角度给出几个生成广义模糊熵的途径;通过一个具体的区别度公式得到了相应的一些广义模糊熵表达式,为实际使用广义模糊熵做了一些理论上的铺垫.     

一些最大信息先验分布与广义最大熵先验分布

本文讨论了三种确定无信息先验分布的方法。利用熵不等式,简化了Zellnor(1984)关于最大数据信息先验分布的一条定理的证明,并得到了其唯一性。在此基础上提出了广义最大熵先验分布,它在某些方面改进了经典的最大熵原理,对于最大相关先验分布(即Lindley准则),我们得到了一个中间解,由此导出了许多常见分布族的最大相关先验分布。     

广义模糊熵与包含度的相互诱导关系

模糊熵是度量模糊集的非常重要的指标,而广义模糊熵是模糊熵在广义模糊补意义下的推广.本文首先介绍了模糊集的广义模糊熵和包含度的定义,重点研究了包含度的性质,给出了广义模糊熵与包含度之间的相互诱导关系.     

广义测不准关系与Reissner Nordstrom de Sitter黑洞熵

针对Reissner Nordstrom de Sitter时空背景，利用经广义测不准关系改进的薄层brick wall方法计算了黑洞熵。结果表明，由这种方法得到的黑洞熵上限与它的外视界和宇宙视界面积之和成正比，和人们预期的结果相符。从中揭示了黑洞 熵与视界面积之间的内在联系，也进一步表明了黑洞熵是视界面上量子态的熵，是一种量子效应。由广义测不准关系的引入看到，brick wall方法与引力场量子化可能存在着一些内在的联系。     

直觉模糊集的广义模糊熵

利用模糊补定义了直觉模糊集的广义补集,并讨论了直觉模糊集广义补集的一些性质。在此基础上,给出了直觉模糊集广义模糊熵的公理化定义及几个直觉模糊集广义模糊熵的具体计算公式。此外,本文还研究了直觉模糊集的广义模糊熵与相似性测度之间的关系。     

关于m阶非齐次马氏信源的一类Shannon-McMillan定理

采用构造相容分布与非负上鞅的方法的研究m阶马氏信源广义相对熵密度的强极限定理,即广义Shannon-McMillan定理.并由此得出若干马氏信源,无记忆信源的随机Shannon-Mcmillan定理.将已有的马氏信源的结果加以推广     

广义多目标minmax问题的最优性条件和极大熵方法

本文讨论了广义多目标minmax问题的最优性条件。利用极大熵逼近函数，研究了广义多目标minmax；问题的逼近问题，在较弱的条件下，证明了由极大熵逼近函数导出的多目标逼近问题的临界点的任一极限点均为原广义多目标minmax问题的临界点。     

非常规突发事件情景-应对的多维情景熵研究

针对非常规突发事件特征,分析非常规突发事件情景-应对的多维情景因子,给出了这些情景因子的特征参数及其符号表示.在传统信息熵的基础上定义了非常规突发事件情景-应对的多维情景熵,基于信息能量分布的思想,构建了多维情景熵分布概率的广义组分分布概率,在此基础上描述了非常规突发事件情景序列在不同状态空间中的不均匀程度和奇异程度,给出并证明了非常规突发事件多维情景熵的有界性、展开性、肯定性、强可加性、递推性等特性,进一步讨论了这些特性在非常规突发事件情景-应对中的作用.以云南地区发生地震灾害为案例,对多维情景熵理论及方法进行分析.计算出地震灾害过程中的多个情景熵值,比较情景空间变换的奇异情况与多维情景熵值的大小关系,验证了多维情景熵在非常规突发事件发生、转化、蔓延、耦合过程中的预测作用,为决策者提供了相应的决策依据.     

广义梯形模糊数密度加权算子及其应用

针对多属性决策问题,本文面向广义梯形模糊数的决策信息,提出了广义梯形模糊数密度加权算子(TF-DWA算子)的信息集结方法。首先介绍了广义梯形模糊数密度加权算子及其合成算子,并分析了其性质特点。然后,基于信息分布的疏密程度讨论了广义梯形模糊数的分组问题,通过质心排序指标值进行聚类。在此基础上,基于熵值法求解密度加权向量。最后,通过一个应用算例对本文提出的算子进行简要说明。     

关于树指标非齐次马氏链的广义熵遍历定理

主要研究了树指标非齐次马氏链的广义熵遍历定理.首先证明了树指标非齐次马氏链上的二元函数延迟平均的强极限定理.然后得到了树指标非齐次马氏链上状态出现延迟频率的强大数定律,以及树指标非齐次马氏链的广义熵遍历定理.作为推论,推广了一些已有结果.同时,证明了局部有限无穷树树指标有限状态随机过程广义熵密度的一致可积性.     

两个矩阵分布的信息特征

熵是一个分布的重要信息特征，通过对矩阵变量积分的一些技巧，利用矩阵r分布的特征，本文获得了矩阵F分布和矩阵Beta分布的熵．     

Alpha Power广义指数分布

研究了一种新的寿命分布,称为Alpha power广义指数分布.新分布的危险率函数具有单调、浴盆和单峰形状,更加灵活地适用于可靠性分析中寿命数据拟合.讨论了新分布的统计特征,包括分位数、矩和矩母函数、熵、次序统计量,并讨论了参数的最大似然估计.通过两组真实寿命数据拟合分析说明了新分布的优越性.     

基于极大熵准则的先验分布确定方法

借助于熵的概念，讨论了用极大熵的思想来确定先验分布的几种情形，给出了在各种情形下先验分布的形式和结论，从而提供了确定先验分布的一种有效的方法。     

关于相依离散随机序列的若干强偏差定理

首次引入随机序列滑动似然比与滑动相对熵概念作为刻画任意相依随机序列的独立逼近的随机性度量,利用B-C引理与分析方法相结合,研究任意离散随机序列部分和滑动平均的强偏差定理.作为推论,得到了关于广义经验分布函数的一个极限定理.最后,给出了若干例子.     

基于投资者风险厌恶程度的广义熵投资组合模型研究

利用Csiszer定向散度理论,构建了证券投资组合领域的广义熵优化模型,通过引入投资者风险厌恶程度指数并将其定量化处理,得到在各支股票的投资比重,从而解决了目前证券投资组合领域存在的计算量大、未考虑投资者行为因素等缺陷;最后通过选取沪市四大指数中具有代表性的10支股票进行实证分析,同时与最大熵、最小叉熵优化模型对比,结果表明考虑了投资者风险厌恶程度指数的广义熵优化模型更符合投资者的投资需求,在实际应用中更具有可行性.     

广义非中心x^2分布的密度函数

在多元统计分析中，经典样本理论向非正态样本发展时，椭球等高分布族理论被建立，八十年代初期已有学讨论了广义中心x^2分布的定义和分布问题，本导出了广义非中心x^2分布的精确表达式。     

极值理论在风险度量中的应用--基于上证180指数

精确度量风险是金融风险管理的关键问题。本引入广义帕雷托分布代替传统的正态分布等，精确描述金融收益的厚尾特征。并将基于广义帕雷托分布的VaR模型和其它模型方法，如GARCH(1，1)、GARCH(1，1)-t、历史模拟法、方差-协方差方法，进行比较分析。实证研究表明，基于广义帕雷托分布的VaR模型比传统的模型方法更适合厚尾分布高分位点的预测，并且其预测结果比较稳定。这使得基于广义帕雷托分布的VaR模型成为VaR度量方法中最稳健的方法之一。