保守值法matlab代码ENIQA：基于熵的无参考图像质量评估 抽象的 本文提出了一种基于图像熵的高性能通用无参考（NR）图像质量评估（IQA）方法。 图像特征是从两个域中提取的。 在空间域中，计算颜色通道之间的互信息和二维熵。 在频域中，滤波后的子带图像的二维熵和互信息被计算为输入彩色图像的特征集。 然后，利用所有提取的特征，将用于失真分类的支持向量分类器（SVC）和支持向量回归（SVR）用于质量预测，以获得最终质量评估分数。 所提出的方法，我们称为基于熵的无参考图像质量评估（ENIQA），可以评估不同类别的失真图像的质量，并且具有较低的复杂度。 作者 陈小巧，张庆一，林满慧，杨光一*和何楚，IEEE成员 实验 所有实验都是在64位Windows 7的Matlab R2016a上进行的，详细结果在本文中给出。 这些代码还在带有Matlab R2016b的Ubuntu 16.04上进行了验证，并且运行良好。 在实验中使用了两个IQA数据集和。 下表显示了LIVE数据集上ENIQA的SROCC值以及几种经典的NR和FR IQA方法 方法 JP2K JPEG格式 WN GBlur FF 全

（三）计算指标信息熵值e和信息效用值d ①计算第j项指标的信息熵值的公式为： (式中,K为常数, ) ②某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵ej与1之间的差值，它的值直接影响权重的大小，信息效用值越大，对评价的重要性就越大，权重也就越大。

保守值法matlab代码DRAMMIMO_MATLAB 适用于MATLAB的延迟拒绝自适应大都会多输入多输出。 该软件包利用延迟拒绝自适应大都会（DRAM）算法的修改版本，以数字方式实现最大熵（ME）方法。 最初的DRAM算法基于Marko J. Laine博士（）的MATLAB工具箱和Ralph C. Smith博士的书[1]。 它使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法。 最大熵方法可用于融合来自不同来源的数据并量化模型之间共享的模型参数的不确定性[2]。 当只有一组数据可用时，“最大熵”方法将自动变为贝叶斯方法，并且该算法等效于原始DRAM算法。 该软件包提供了用于MATLAB环境的代码。 可在上找到适用于Python环境的等效版本。 当前，只有一个简单的线性模型来演示如何使用该软件包。 有关详细信息，请参见main.m。 将来会添加更复杂的示例。 [1]拉尔夫·史密斯（Ralph C Smith）。 不确定性量化：理论，实施和应用，第12卷。暹罗，2013年。 [2]高伟，威廉·奥茨和拉尔夫·史密斯。 用于不确定性定量和分析多功能材料的最大熵方法。 在ASME 2017智能材料，

保守值法matlab代码GD方法 梯度下降法 说明：该存储库包含不同版本的梯度下降算法的实现。 版权所有（c）2020 Behrad Soleimani保留所有权利 接触： 日期：2020年4月25日 要求：在Matlab R2019a版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： main.m：主脚本。 GradDescent.m：带有（回溯）线搜索的梯度下降。 GradDescent_BB.m：使用Barzilai-Borwein更新的梯度下降。 GradDescent_Nesterov.m： Nesterov加速梯度下降。 ProjGradDescent.m：投影梯度下降。 LipschitzEstimation.m： Lipschitz常数估计函数。 LogisticRegression.m： Logistic回归目标函数。 DualSVM.m：对偶软SVM目标函数。 说明：简单易用。 将所有代码下载到目录中并运行main.m，这将生成一个如下所述的示例。 要单独使用功能，请查看功能说明。 例子： 在此示例中，我们考虑带有二进制标签的逻辑回归问题。 为了校准样本，我们通过梯度下降

一种熵值法确定指标权重的matlab程序，可用于综合评价体系

科研工作是反映高校学术影响力和办学水平的重要标志。以某高校为例,构建了科研能力指标体系,运用熵值法计算各项指标值权重,评价2006年至2011年各年度科研能力,并分析得出相关结论。

保守值法matlab代码如果您使用此存储库中提供的资源（算法，代码和数据集），请引用我们的论文。 *此页面底部提供了BibTeX条目。 （IGTS）多元时间序列的时间分割 基于信息增益的指标，用于识别人类活动的转变 这项工作旨在识别关注人类活动的多元时间序列中的过渡时间。 尚未提出用于提取活动粒度不同级别的转换时间的通用方法。 人类行为分析和活动识别中的现有工作主要使用预定义的滑动窗口或固定段，这些滑动段或固定段处于较低水平（例如站立或步行），或者处于较高水平（例如就餐或上下班）。 我们提出了一种基于信息增益的时间分割方法（IGTS），这是一种无监督的分割技术，旨在从异构传感器数据中查找人类活动和日常活动中的转换时间。 提议的IGTS方法适用于低级别活动，其中每个部分都捕获了将被识别或预测的单个活动（例如步行），也适用于高级活动。 传感器数据的异质性涉及数据转换阶段。 通用方法已经在来自智能手机和无设备基础设施的各种标记和未标记活动识别以及常规数据集上进行了彻底评估。 实验结果证明了该方法的鲁棒性，因为可以从不同的数据集中捕获低级活动和高级别活动的所有部分，并且具有最小的误差和较高的计

保守值法matlab代码PMIME和TE 我们通过混合嵌入实现部分条件互信息，以进行多元时间序列的耦合估计。 我们还使用传递熵来实现此方法。 在建议的部分MIME（PMIME）度量中，嵌入在所有观察到的变量上，并且在解释响应变量时进行了优化。 结果表明，PMIME可以正确检测直接耦合，并且胜过（线性）条件格兰杰因果关系和部分转移熵。 而且，我们还使用传递熵代替条件互信息来评估耦合。 环境 Matlab的 Windows或Linux或Mac 步 准备表示长度为K的K时间序列的N x K矩阵的数据。 对使用PMIME或TE的程序进行编码。 function [RM,ecC] = PMIME(allM,Lmax,T,nnei,A,showtxt) function [RM,ecC] = TransferEntropy(allM,Lmax,T,nnei,nsur,alpha,showtxt) 输入 allM：长度为N的K个时间序列的N x K矩阵。 Lmax：搜索混合嵌入矢量的X和Y分量的最大延迟（默认为5）。 T： T向前迈进了混合嵌入向量必须解释的地方。 请注意，如果T> 1，则未来向量的

Stata熵值法源代码 * 第一步：将本程序文件和数据文件放置于某个文件夹中，例如D:\ * 第二步：打开要分析的stata数据文件，并调入本程序文件，在命令窗口输入命令 quietly do d:\szf 回车 * 第三步：输入命令 szf m n x1 x2 ```` xn * 注：szf表示本程序设定的程序名，不可更改 * m表示我们要计算的样本个数，根据自己的需要输入具体的数值 * n表示我们要计算的指标个数，根据自己的需要输入具体的数值 * x1 x2 ```xn 是具体的变量名，根据自己的需要输入变量名，且变量个数必须等于n * 数据文件中变量名不能用b bs bss开头 * 程序运行结果为一个3列的矩阵，第一列表示每个样本最后的熵值，第2列表示每个指标的d值，第3列表示每个指标的w值

熵权法是一种客观赋权方法，这里用Excel进行演示，包括样本数，数据标准化处理，以及权重计算，希望对小伙伴有所帮助 。有用记得点个赞哈！