非线性l1问题的调节熵函数法

提出求解非线性l1问题的调节熵函数法．介绍了非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、调节熵函数算法及其收敛性,最后给出数值实例．     

求解含平衡约束数学规划的熵函数法

提出求解含平衡约束数学规划问题(简记为MPEC问题)的熵函数法，在将原问题等价改写为单层非光滑优化问题的基础上，通过熵函数逼近，给出求解MPEC问题的序列光滑优化方法，证明了熵函数逼近问题解的存在性和算法的全局收敛性，数值算例表明了算法的有效性。     

函数的振动熵

本文定义了振动函数与函数的振动熵。对函数的振动性质进行了初步的讨论。振动熵是对函数振动程度的度量(振动愈剧烈振动熵的值愈大)。导数是振动熵的特例。     

一维单个守恒型方程的二阶熵耗散格式

本文考虑一维单个守恒律方程，对其设计了一种非线性守恒型差分格式，此格式为二阶Godunov型的，用的是分片线性重构，重构函数的斜率是根据熵耗散得到的，格式满足熵条件，且数值实验表明格式具有非线性稳定性，在此格式中一个所谓的熵耗散函数起了很重要的作用，它在每个网格的计算中耗散熵，在文中我们给出了熵耗散函数应满足的条件，并给出了一种具体的构造形式，最后给出了一些数值算例，从中可看出熵耗散函数是如何抑制非物理振荡的，及格式对计算的有效性。     

无约束非线性l_p问题的调节熵方法

本文构造了求解无约束非线性lp问题的新方法——调节熵函数法。给出了数值算法,证明了算法的收敛性。通过数值仿真将该方法与求解无约束非线性lp问题的极大熵函数法进行了比较,表明该算法是十分有效的。     

参变极值问题的信息凝聚分布与Boltzmann极大熵函数

该文利用Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ 熵概念给出了参变极值问题最优解的一种积分极限表达式和极值函数的极大熵函数,讨论了它们一致收敛性的要求并给出了极大熵函数一致收敛的一个充分条件,将之应用到全局最优解问题得到了全局最优解和最优值的一种显表示,最后还探讨了极大熵函数在一类双层规划问题求解中的应用．     

区间映射与其诱导函数包络序列熵关系

研究了区间映射的拓扑序列熵与其诱导的函数包络上的拓扑序列熵之间的关系.证明了区间映射诱导的函数包络的拓扑序列熵只能为0或+∞,并且当区间映射的拓扑序列熵大于0时,其诱导的函数包络上的拓扑序列熵为+∞.     

调节熵函数法

１．引言 考虑如下极小极大问题这里ｆｉ（ｘ）是Ｒｎ中连续可微的函数,ｍ≥２是正整数（Ｐ）是一类比较典型的非光滑优化问题,是许多实际问题的数学模型．同时,线性规划的 Ｋａｒｍａｒｋａｒ标准型的对偶也是（Ｐ）的形式,光滑约束优化问题的一类重要罚函数法也是将问题化为类似（Ｐ）的形式．所以,如何有效地求解（Ｐ）,是一个重要问题．近些年发展起来的嫡函数法（或称凝聚函数法）是一种较新颖而实用的方法．它借助信息论中 Ｓｈａｎｎｏｎ熵的概念,推导出一族光滑的极大熵函数Ｆｐ（ｘ）,且Ｆｐ（ｘ）一致逼近要极小化的非光…     

一个改进的解线性规划问题的熵函数法

本文将有效因子的概念引入到Shannon熵的信息结构中,提出了一个改进的解线规划问题的熵函数法,随后的理论结果和数值例子表明了本文提出了的方法是有效的。     

平衡规划问题的熵函数方法及其在混合交通流中的应用

将参变极值问题的极大熵函数方法应用到求解平衡规划问题中,通过先验分布信息和Kullback熵概念,给出了平衡规划问题基于Kullback熵表示的熵函数求解方法,并将平衡规划的极大熵函数方法应用于求解混合交通平衡分配问题．     

电信运营能力测度方法研究

本针对电信运营能力测度现存的问题，提出将熵的分析方法应用到电信管理领域的思想，并设计了评价指标体系，将熵测度的方法具体应到了18个省、市、自治区的电信运营能力的评价中，得到了运营能力的测度值。     

工程设计中约束规划熵方法的收敛性分析

极大熵方法在工程设计优化中得到成功的应用,但它的收敛性分析一直没有得到很好的解决．本文讨论了这个有意义的问题,在一般连续条件下解决了工程设计中的外点极大熵方法和内点极大熵方法的收敛性．     

关于“信息熵”分析及其应用的研究

本文用Ｓｈａｎｎｏｎ熵函数的观点及最大离散熵原理，探讨了对随机试验项目的优选问题：即压缩某种“不确定性”试验项目的实施与探索．并通过应用实例的计算，获得了满意的聚类效果．这种方法对于信息资料的数据处理及压缩“不确定性“验项目具有普遍意义．     

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。     

不完全信息下损失风险的研究

在获得损失分布不完全信息情况下,提出用方差和熵共同度量损失风险的方法.在不完全信息条件下,通过最大熵原理在最不确定的情况下得到最大熵损失分布,并获得了损失分布的熵函数值.用熵值度量损失分布对于均匀分布的离散程度,从而度量概率波动带来的风险;用方差度量损失对于均值的离散程度,从而度量状态波动带来的风险.由于熵是与损失变量更高阶矩信息相联系的,所以新方法是从更全面的角度对损失风险的预测.通过算例,进一步看出在获得高阶矩信息下,熵参与风险度量的必要性.     

基于熵算法的股票指数高频数据复杂度测算与评价

在日内高频环境下检验基于兼容法的柯尔莫哥洛夫熵、样本熵和模糊熵等复杂度测算方法对我国沪深300股票指数的测算效率,并运用筛选后的有效算法分阶段研究和比较了序列复杂度的变化过程与变化幅度.结果表明,模糊熵算法是一种更适用于我国沪深300股票指数的有效复杂度测算方法,其对相似容忍度的敏感性更低,测度值连续性更好.随时间推移,我国沪深300股票指数复杂度整体呈上升趋势,而相较于发达市场甚至周边新兴市场其复杂度偏低.     

基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法

针对应急决策信息的模糊性以及大群体偏好的冲突性引起决策风险的问题,提出了一种基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法。首先,依据决策者偏好将大群体进行聚类,得到聚集偏好矩阵;其次,提出一个直觉模糊形式的区间直觉模糊距离以减少偏好信息的丢失,同时定义广义直觉模糊数,将二者与前景理论相结合,通过转换得到聚集的直觉模糊前景决策矩阵;再次,构建以决策风险最小化为目标的大群体模糊—冲突熵应急决策模型,计算准则权重,将大群体的前景决策矩阵和准则权重相结合得到方案的综合前景值,并以此对应急方案排序;最后,通过案例的分析与对比验证了所提方法的合理性与有效性。     

Non-parametric estimation of the generalized past entropy function with censored dependent data

The generalized past entropy function introduced by Gupta and Nanda (2002) is viewed as a dynamic measure of uncertainty in past life. This measure finds applications in modeling past life time data. In the present work we provide non-parametric kernel-type estimator for the generalized past entropy function based on censored data. Asymptotic properties of the estimator are established under suitable regularity conditions. Simulation studies are carried out using the Monte Carlo method.     

Information theory approach in efficiency measurement

The current non–parametric method of measuring productive efficiency of input–output systems is generalized here in the stochastic case in terms of an information theory approach based on the concept of entropy. Use of maximum entropy as a method of finding the most probable distribution of the input–output data set and as a predictive criterion is illustrated for production systems with multiple inputs and outputs.