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[发明专利]一种基于改进最小熵算法的SAR动目标成像方法-CN202111292301.2在审
发明人：张群;熊世超;倪嘉成;李开明;梁佳;罗迎;苏令华;王聃 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进最小熵算法的SAR动目标成像方法；包括：第一步，推导正侧视的SAR动目标回波二维频域信号，构造相位补偿函数，用传统距离徙动算法进行成像之后提取动目标的ROI数据，并构造动目标ROI数据的相位补偿函数；第二步，通过基于改进的最小化图像熵方法寻找动目标信号中未知参数的最佳值，对动目标ROI数据进行相位补偿，完成动目标的聚焦。改进最小熵算法将二分法的思想引入到迭代最小熵算法中来，通过熵函数导数的正负确定下一次迭代的参数取值范围，不断缩小参数取值范围，最终得到使熵函数值最小的最佳参数。改进最小熵算法能够克服传统最小熵算法的一些不足，具有收敛速度快、适应性强的优点。
一种基于改进最小算法 sar 目标成像方法

[发明专利]基于增量和分层结构熵最小化的无监督社会事件检测方法-CN202310561215.X在审
发明人：彭浩;冉沛筠;许涵杰;孙硕;张靖赟;蒋燕玲 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开基于增量和分层结构熵最小化的无监督社会事件检测方法，包括：将社会信息语料输入优化BERT语义相似度模型，获得语句嵌入；基于所获得的语句嵌入，利用增量一维结构熵最小化算法，建立具有增量一维结构熵最小化的消息图；基于消息图，利用分层二维结构熵最小化算法，获取基于分层二维结构熵最小化的社会事件检测；输出多个消息图分区，每个分区对应一个社会事件。本发明将以图结构熵为切入点对传统图神经网络方法做出改良，从信息论的角度去解决社会事件检测问题；基于结构熵的最小化理论和最小化优化算法，提出的社会事件检测方法，保留了图神经网络方法的优点，提高性能，适用于大规模社交网络和消息图上的社会事件检测
基于增量分层结构最小化监督社会事件检测方法

[发明专利]计算机图形数据编码装置、解码装置、编码和解码方法-CN200510131527.9无效
发明人：三原功雄;竹中康晴;竹本卓 -专利权人：株式会社东芝
申请日： 2005-09-29 - 公布日： 2006-08-30 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：配置用于获取计算机图形数据项的单元；配置用于预处理所获取的计算机图形数据项的单元；控制/编码单元，配置用于对预处理的计算机图形数据项进行控制最终输出的码数量的处理，以产生码；累积单元，配置用于累积包含在所产生码中的将要经受熵编码的多个部分；计算单元，配置用于基于累积的部分计算熵信息，并基于该熵信息产生码字，所述熵信息指示熵量；熵编码单元，配置用于基于所产生的码字对所产生的码进行熵编码，以产生熵码；提取单元，配置用于从熵信息中提取用于解码的最小信息；提取信息编码单元，配置用于编码最小信息以便减少最小信息的量；和输出单元，配置用于输出熵码和已编码的最小信息。
计算机图形数据编码装置解码方法

[发明专利]一种考虑最小奇异值灵敏度熵的电网脆弱性评估方法-CN201610514375.9在审
发明人：王涛;岳贤龙;顾雪平;仲悟之;叶小晖;邱丽君 -专利权人：华北电力大学（保定）;中国电力科学研究院
申请日： 2016-07-04 - 公布日： 2018-01-12 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了属于电网脆弱性评估领域的一种考虑最小奇异值灵敏度熵的电网脆弱性评估方法。针对待评估电网，求取潮流方程的雅克比矩阵，并对该矩阵进行奇异值分解，求取最小奇异值对系统状态变量的灵敏度；根据隐函数求导规则，获取最小奇异值对控制变量的灵敏度；挑选出最小奇异值对节点输入有功功率的灵敏度，并对该数据向量归一化；根据信息熵定义，并结合加权熵理论，求取本发明方法定义的雅克比矩阵最小奇异值灵敏度熵；利用考虑可信度的犹豫模糊决策法，综合潮流熵、最小奇异值、最小奇异值灵敏度熵3个指标定义电网脆弱性综合评估指标
一种考虑最小奇异灵敏度电网脆弱评估方法

[发明专利]一种汽车控制器区域网络入侵检测方法、系统及汽车-CN202210491623.8有效
发明人：庾章伟;刘彦;谢国琪;李仁发 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：通过步获取所述汽车控制器区域网络内合法的每个电子控制单元的对应的条件熵参考值，所述条件熵参考值包括该电子控制单元的ID、最大条件熵值和最小条件熵值；实时获取CAN网络的消息，对当前消息进行分析计算所述当前消息的时间熵值，并判断所述当前消息的时间熵值是否超出所述最大条件熵值和最小条件熵值；在所述当前消息的时间熵值超出所述最大条件熵值或最小条件熵值时，判断所述当前消息为入侵消息。提供了一种灵活、低成本的基于间隔条件熵的入侵检测系统，具有抗干扰能力，能够实时响应和检测多种形式的攻击。
一种汽车控制器区域网络入侵检测方法系统

[发明专利]一种优化智能电网鲁棒性的方法及装置-CN202011424402.6有效
发明人：罗劲瑭;姚实颖;张全明;张佳敏;杨宇玄;胥威汀;唐权;李均华;芶继军;马天男;阳小龙 -专利权人：国网四川省电力公司经济技术研究院
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明提供的一种优化智能电网鲁棒性方法及装置，该方法通过相依耦合关系对初始结构熵进行更新，获取更新结构熵；将更新结构熵与初始结构熵进行比较，当更新结构熵小于最小结构熵，则对更新结构熵进行迭代处理，选取迭代处理过程中最小的结构熵作为目标结构熵；当更新结构熵大于等于初始结构熵时，则将初始结构熵作为目标结构熵；基于目标结构熵确定节点重要性排序，并根据节点重要性排序，得到有效耦合关系，以更合理的确定网络中节点重要度排序，从而提升智能电网的鲁棒性。
一种优化智能电网鲁棒性方法装置

[发明专利]基于最小信息熵的神经网络分词系统及训练方法-CN201810724646.2有效
发明人：张鹏 -专利权人：普天信息技术有限公司
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于最小信息熵的神经网络分词系统及训练方法。所述系统包括：卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络、第一词库预测层和最小信息熵词库预测层，其中：卷积神经网络用于提取输入文本的特征向量并输出至双向长短期记忆神经网络；双向长短期记忆神经网络用于对特征向量进行前后文信息的读取之后输出至第一词库预测层和最小信息熵词库预测层；第一词库预测层用于根据第一词库计算并输出每个字的标签；最小信息熵词库预测层用于根据最小信息熵词库计算并输出每个字的标签。本发明实施例通过在神经网络分词系统中添加最小信息熵词库预测层，使分词系统提高未登录词的识别能力，进而提高分词准确率。
基于最小信息神经网络分词系统训练方法

[发明专利]一种构建带约束最小二乘最大熵分位值函数模型的方法-CN201710206271.6在审
发明人：温卫东;吴福仙;翁晶萌;陈波 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2017-09-08 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出一种构建带约束最小二乘最大熵分位值函数模型的方法，包括步骤1)建立无约束最小二乘最大熵分位值函数模型；2)基于威布尔分布模型尾部约束及无约束最小二乘最大熵分位值函数模型建立带约束最大熵分位值函数模型与方法本发明提出的带约束最小二乘最大熵分位值函数模型与方法能成功地应用于小样本情况下航空结构件可靠性分析分位值函数估计问题，相比传统概率统计方法，本发明计算效率高、能处理复杂随机变量；相比经典型最大熵分位值函数模型
一种构建约束最小最大熵分位值函数模型方法

[发明专利]一种基于深度学习的熵源安全性评估方法-CN202110875270.7在审
发明人：张建国;李豪豪;侯锐;李璞;王安帮 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明一种基于深度学习的熵源安全性评估方法，属于信息安全和随机数发生器技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于LSTM和注意力机制的深度学习的熵源安全性评估方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括：熵源数据采集、数据预处理、深度学习模型构建与训练、数据评估、最小熵计算、熵源安全性判断六个步骤，本发明利用深度学习模型的强大学习能力，通过对熵源采集得到的随机数据进行处理后部分用于训练模型，训练好的模型对其余数据进行测试得到预测结果，根据预测结果等参数计算全局可预测性和局部可预测性，得到准确评估的最小熵，根据最小熵判断熵源的安全性；本发明应用于熵源安全性预测判断。
一种基于深度学习安全性评估方法

[发明专利]一种合成孔径雷达的运动目标迭代最小熵成像方法及装置-CN201710612948.6在审
发明人：李刚;陈一畅;杨晓宇 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-07-25 - 公布日： 2019-02-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明的实施例公开了一种合成孔径雷达的运动目标迭代最小熵成像方法及装置，该方法以散焦的ROI复图像作为输入量，将ROI图像熵建模为相位补偿因子的函数，并构造图像熵替代函数将图像熵最小化问题转化为可以迭代求解的序贯优化问题通过结合SAR的ROI数据与迭代最小熵算法，能够获得较高分辨率的运动目标自聚焦像。一方面以ROI数据为输入量，极大地降低了所需处理的数据量，提高了运动目标信杂比；另一方面，不需要任何先验参数，采用迭代最小熵算法估计出准确的相位补偿因子，获得最终的二维幅度图像。
运动目标迭代最小熵相位补偿因子成像方法及装置合成孔径雷达幅度图像高分辨率输入量最小化问题构造图像算法估计算法收敛先验参数优化问题数据量图像熵自聚焦二维建模求解散焦算法图像替代重建转化

[发明专利]基于交叉熵的主动轮廓模型工业烟尘图像分割方法-CN202010516043.0有效
发明人：王晓峰;黄前静;丁泽盛;韦云声;邹乐 -专利权人：合肥学院
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：基于交叉熵的主动轮廓模型工业烟尘图像分割方法，属于工业烟尘排放监控技术领域。构建交叉熵阈值方法，获取原始图像与分割图像的交叉熵最小化，继而获取最优的分割依据；构建交叉熵的主动轮廓模型，最小化给定图像和分割图像之间的交叉熵；加入迭代阈值卷积分割方法，每两个分割区域之间的界面由其特征函数隐式地确定，正则化项被写入基于特征函数函数的非局部逼近中；将坐标下降法与序列线性规划相结合，构造了一种基于交叉熵的主动轮廓模型工业烟尘图像分割方法，可实现对工业烟尘图像的准确分割。通过CV模型和交叉熵模型结合，得到基于交叉熵的主动轮廓模型，并用迭代阈值卷积算法来进行最小化能量泛函，加快了收敛速度。
基于交叉主动轮廓模型工业烟尘图像分割方法

[发明专利]一种集成电路的故障检测方法-CN201210431203.7无效
发明人：谢永乐;李西峰;周启忠;毕东杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2012-11-02 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：所述检测方法通过蒙特卡洛仿真逐一得到每个元件标称参数容差范围内的输出概率密度函数，并分别与各元件标称参数下被测集成电路的输出概率密度函数进行运算，得到互熵值；互熵值的最大数值者作为电路最大互熵，最小数值者作为电路最小互熵；然后将无故障被测集成电路的实测输出概率密度函数，与未知故障被测集成电路的实测输出概率密度函数进行运算，得到实测互熵值；最后通过实测互熵值与电路最大互熵和电路最小互熵进行比较，确定被测集成电路是否存在故障
一种集成电路故障检测方法

[发明专利]信息流素材创意图片的分类方法-CN201811330399.4在审
发明人：林正春;赵慧民;詹瑾 -专利权人：广东原昇信息科技有限公司;广东技术师范学院
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息流素材创意图片的分类方法，首先搜索该测试图像在每个环中最优或算法所能达到的最优位置，对于每个环，测试图像会插入使熵增加最小的位置，再通过比较所有环的熵增量，测试图片会添加到熵值增加最小的环所代表的分组即分类中，本发明借助熵描述符，可以更好的构造用于图片分类的熵环，通过最小化熵值获得最优环，此时图片将按语义顺序连接，对于很难分类的容易混淆的图片集仍能产生非常好的效果。
分类测试图像创意图片信息流素材测试图片顺序连接图片分类最优位置描述符最小化熵增加算法混淆搜索分组图片

[发明专利]一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波方法-CN201510761007.X有效
发明人：陈霸东;肖建锋;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2015-11-10 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最小误差熵的凸组合自适应滤波方法，属于信号处理领域，由于传统的基于最小均方误差准则的自适应滤波器设计只在系统噪声为高斯情况下才会有良好的效果，但是对于非高斯噪声情况下，性能通常不理想虽然基于最小误差熵的自适应准则能够克服非高斯噪声的情况，但是却面临收敛速度和稳态精度之间的权衡折中问题，不能同时达到最优。本发明提出由两个不同步长的最小误差熵自适应滤波器组合，设计得到的基于最小误差熵的凸组合自适应滤波器具有在保持良好稳态精度的情况下依然能够实现快速收敛和跟踪的能力，在实际应用中更加易于推广和使用。
一种基于最小误差组合自适应滤波器设计方法

[发明专利]基于量化最小误差熵准则的格兰杰因果判辨方法-CN201810414584.5在审
发明人：陈霸东;马荣金;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提供一种基于量化最小误差熵准则的格兰杰因果判辨方法。该方法采用量化最小误差熵准则和贝叶斯信息准则确定回归模型的系数和阶数，通过计算误差熵及系数得到因果判辨指标，按照因果性判断标准确定两个时间序列之间的因果性。与传统的基于最小均方误差准则的格兰杰因果判辨方法相比，该方法对回归模型系数的估计更准确，得到的误差熵更小，能更精确地计算因果判辨指标。由于采用了量化方法，该方法的计算复杂度显著地降低。该方法在计算因果判辨指标时综合了误差熵和系数，使得因果判辨指标的计算更加地准确和鲁棒。因此基于量化最小误差熵准则的格兰杰因果判辨方法在实际应用中更加易于推广和使用。
最小误差量化误差熵最小均方误差准则贝叶斯信息准则回归模型系数计算复杂度回归模型计算误差判断标准时间序列传统的系数和阶数鲁棒应用

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