基于最大熵算法的均匀线阵的DOA估计，能够很好地区分出信号的来波方向，对DOA估计有进一步的了解，加深阵列信号处理的知识

近年来,互联网信贷市场迅猛发展,多角度多信息源充分了解贷款申请人的信用情况显得愈发重要。法院的案件裁判文书的权威性、规范性以及其官方可得性,使其成为贷款申请人信用评估的重要数据源。命名实体识别技术在司法领域的应用亟待探索。针对网上公开的刑事裁判文书进行概要信息提取,构建基于罪名相关成分标注语料库的隐马尔科夫模型和最大熵马尔科夫模型,并利用其识别提取裁判文书中的被告人及其罪名等关键司法信息,可以为互联网信贷平台的信用风险管理工作提供更充分的信息资源。开放性测试结果显示基于罪名相关成分标注的HMM和MEMM的平均F值分别达到了87.79%、90.25%,说明提出的方法克服了裁判文书格式的差异和罪名实体识别的困难,具有较好的刑事裁判文书概要信息提取效果。

基于人工鱼群算法的最大熵多阈值的成熟草莓图像分割

最大熵模型简介【例子+推导+GIS求解】.pdf 最大熵模型

最大熵模型，改进迭代尺度法python实现，包含数据集，结构简单，注释明确

Steven J. Phillips 基于最大熵理论在Java环境下创建的模型，主要用于物种生态位的模拟，国内多用于物种分布模型的研究。

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14_maxent 作者：Justin B. Kinney，冷泉港实验室 最后更新于 2015 年 3 月 23 日 参考：Kinney JB (2014) 统一场论和学习概率密度的最大熵方法。 arXiv:1411.5371 [physics.data-an] 代码： : === 说明 === 所有计算均使用 Enthought 的 Canopy Python Environment 执行，可在 依赖：scipy 文件deft_nobc.py和deft_utils.py包含本文中使用的所有密度估计例程。 只需将此文件复制到您想要进行密度估计的任何目录，并在您的 Python 脚本中执行“from deft_nobc.py import deft_nobc_1d” 要查看一维函数“deft_nobc_1d”的简单演示，请运行demo.py 要重新创建图 2，请运行fig

最大熵NER标记器 可在线获得。 概述 该项目的目标是实施和培训 。 大多数功能构建器功能都是使用实现的， 是用Python / Cython编写的具有工业实力的开源NLP库。 为了分类，使用最大熵（MaxEnt）分类器。 实施细节 此任务的数据集是语料库，该语料库主要由路透社新闻数据组成。 数据文件已经过预处理，并且每行已经包含一个令牌，其词性（POS）标签，BIO（开始，内部，外部缩写）组块标签以及相应的NER标签。 事实证明，SpaCy的内置对功能工程最为有用。 利用外部单词列表，例如作为一部分分发的Wikipedia地名词典，通常会导致标记准确性下降。 由于数据文件相对较大，因此最终提交中不包含地名词典的源代码和文件。 我还通过将先前的状态/标记作为功能进行了尝试，以提高模型的性能。 出乎意料的是，模型性能在很大程度上保持不变，这大概是由于每个标签都是从仍然在模型中编码的同一特征

提出二维属性直方图的概念。它是一种由先验知识约束的二维直方图,可以使一些图像处理方法得到简化和变得可行。在此基础上提出一种基于二维属性直方图的图像分割方法。该方法步骤是构造图像的属性集,确定相应的二维属性直方图,然后利用二维属性直方图的最大熵法确定灰度阈值。为了说明该方法的性能,将其用于一种海底小目标图像分割。同时,也使用一维属性直方图的最大熵分割法。结果表明该方法比一维属性直方图的最大熵法抗干扰性更强,分割效果更好。二维属性直方图的概念具有理论意义与应用价值。该方法适用于图像有某种先验知识的场合。