假设介子仅由一个价夸克和一个价反夸克组成，则从最大熵方法推导了非常低分辨率尺度Q02〜0.1 GeV $ ^ {2} $上的介子价夸克分布 。 将获得的初始夸克分布作为改进的Dokshitzer-Gribov-Lipatov-Altarelli-Parisi（经GLR-MQ-ZRS校正）演化中的非扰动输入，在高Q2下生成的化合价夸克分布函数与从 Drell-Yan实验。 最大熵方法还用于估计相对较高的Q2 = 0.26GeV2时的价夸克分布。 在更高的规模上，应考虑其他成分（海夸克和胶子）以匹配实验数据。 计算了高Q2情况下介子夸克的前三个矩，并将其与其他理论预测值进行了比较。

一项众包实验，其中，英国广播公司（BBC）电视节目的观看者（“人群”）提交了不倒翁硬币数量的估计值（在第1部分）中显示，服从对数正态分布∧ （m，s2）。 硬币估计实验是适用于众包解决方案的广泛图像分析和对象计数问题的原型。 当前文章（第2部分）的目的是通过贝叶斯方法和最大似然（ML）方法确定∧（m，s2）的位置和比例参数（m，s），并比较结果。 分析的结果之一是通过杰弗里斯的规则解决了有关适当贝叶斯先验问题的问题。 结果表明，贝叶斯分析和ML分析导致位置参数的表达式相同，但尺度参数的表达式不同，这在无限样本量的限制内变得相同。 分析的第二个结果涉及使用样本均值作为不寻求或不知道响应分布的应用程序中人群信息的度量。 在硬币估计实验中，发现样本均值与根据∧（m，s2）计算出的平均硬币数相差很大。 这种不一致性引发了关于样本平均值是否以及在何种条件下提供人群信息的可靠度量的关键问题。 本文通过使用最大熵原理（PME）解决了该问题。 PME产生了一组方程，用于找到与给定的先验信息且仅与该信息一致的最可能的分布。 如果对于指定的样本均值和样本方差没有PME方程的解，则样本均值是不可靠的统计信息

最大熵方法的matlab程序，算例来源于《结构可靠性灵敏度分析》一书中，希望可以提供给大家一些帮助，彼此交流一下，谢谢！

搭配是汉语自动句法分析的重要知识源，而动词是句法分析的核心和前提。通过对已标注真实文本的分析，构造了动词搭配对的上下文变量信息特征模板，给出利用最大熵方法抽取动词—动词搭配，对待测的1 000句汉语句子应用最大熵方法自动识别出搭配，其中封闭测试抽取正确率为85.6%，召回率达到70.6%。

最大熵技术是一种通过已知的非中心矩重新制作概率密度函数的方法，这是一个最大熵方法函数（示例） 我知道它本来可以写得更好，但我希望它会有所帮助。

用最大熵方法改善图像质量.pdf