CCRE，比香农熵更通用，决定了两幅图像的交叉累积残差熵。适用于多模态图像配准，对噪声更敏感。函数 f=ccre(I1,I2) 计算两者之间的 CCRE两个图像在 test_ccre.m 文件中。

大数据-算法-非线性L1问题的调节熵函数法.pdf

基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序

一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法

最大信息熵原理已被成功地应用于各种自然语言处理领域,如机器翻译、语音识别和文本自动分类等,提出了将其应用于互联网异常流量的分类。由于最大信息熵模型利用二值特征函数来表达和处理符号特征,而KDD99数据集中存在多种连续型特征,因此采用基于信息熵的离散化方法对数据集进行预处理,并利用CFS算法选择合适的特征子集,形成训练数据集合。最后利用BLVM算法进行参数估计,得到满足最大熵约束的指数形式的概率模型。通过实验,比较了最大信息熵模型和Naive Bayes、Bayes Net、SVM与C4.5决策树方法之间的

可以计算图像信息熵的代码，很好用哦，可以下下来进行一些图像处理

是随机数熵源的测试项目 测试方法以及测试例子； 其中还包括对最小熵元的计算；IID测试以及Non-IID测试

基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与性能优化 基于机器学习的高熵合金成分设计与

在散布熵的基础上提出多尺度散布熵以及精细复合多尺度散布熵

社交媒体为许多人提供了一个在线表达情感的机会。 对用户情绪进行自动分类可以帮助我们理解公众的偏爱，公众有很多有用的应用程序，包括情感检索和意见汇总。 短文本在Web上很普遍，尤其是在推文，问题和新闻标题中。 现有的大多数社会情感分类模型都集中在长文档传达的用户情感的检测上。 在本文中，我们介绍了一种用于对短文本进行用户情感分类的多标签最大熵（MME）模型。 MME通过对多个用户共同评分的多个情感标签和价进行建模，从而生成丰富的功能。 为了提高该方法在变尺度语料库上的鲁棒性，我们进一步开发了一种针对MME的协同训练算法，并将L-BFGS算法用于广义MME模型。 在现实世界中的短文本集合上进行的实验验证了这些方法对稀疏特征进行社会情感分类的有效性。 我们还演示了生成的词典在识别传达不同社会情感的实体和行为中的应用。 （C）2016 Elsevier BV保留所有权利。