以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。

近似熵可以表征脑电信号的EEG的复杂度，这个近似熵是在网上找的代码，不过没有调用代码的说明，我自己写了掉函数的main函数，另外加上脑电地形图的绘制程序，一般得出的熵值会在脑电图中绘制成地形图，这样更加清楚明了。

交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

我们介绍了彩色玻璃冷凝物（CGC）密度矩阵ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$的概念。 这概括了强子波函数中色电荷分布的概率密度的概念，并且与在将部分强子自由度积分后将CGC理解为一种有效的理论相一致。 我们导出了密度矩阵的演化方程，并表明JIMWLK演化方程在此以色电荷密度基础中ρ的对角矩阵元素的演化出现。 我们分析了该密度矩阵在高能量演化下的行为，并表明其纯度随能量的降低而降低。 我们表明，密度矩阵的演化方程具有著名的Kossakowsky-Lindblad形式，描述了开放系统的密度矩阵的非单位演化。 此外，我们考虑了稀释极限，并证明了在大的速度下，密度矩阵的纠缠熵按照d dy S e =γ$$ \ frac {d} {dy} {S} _e = \线性增长。 γ$$，其中γ是领先的BFKL特征值。 我们还讨论了ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$在饱和状态下的演化，并将其与Levin-Tuchin定律相关联，发现熵再次以线性速度快速增长，但速度较慢。 通过分析全密度矩阵的稠密和稀疏方案，我们能够在方案之间建立对偶。 最后，我们介绍了从该密度矩阵派生

我们在非平衡手性相变的背景下研究熵的产生。 对于耦合到夸克等离子体的Bjorken动力学的阶跃参数，通过Langevin方程对动力学对称破坏进行建模。 我们研究了耗散和噪声对熵的影响，并根据流体的膨胀率探索了交叉和一阶相变再加热的可能性。 S / N的相对增加量估计范围为低射束能量时的分界点的10％到一阶相变的100％，可以通过离子束与质子的比率作为射束能量的函数来检测 。

今天小编就为大家分享一篇PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在具有紧凑边界的（4 + 1）维球对称Gauss-Bonnet AdS黑洞时空中对全息纠缠熵进行了数值研究。 在主体方面，黑洞时空在扩展相空间中经历了范德华式相变，对此进行了重点研究，重点是温度熵平面上的行为。 在边界上，我们计算了不同大小的磁盘区域的正则HEE。 我们找到了强有力的数值证据，证明了温度HEE平面上等压曲线的等面积定律失效以及纠缠熵第一定律的正确性，并简要解释了为什么后者可能成为前者的原因， 即在HEE平面上等面积定律的失效。

从全息的角度，我们研究了具有指数非线性电动力学（ENE）的绝缘子/超导体跃迁中的纠缠熵的行为。 我们发现纠缠熵是全息相变性质的良好探针。 在半空间和带空间中，超导相中的纠缠熵的非单调行为与化学势的关系在该模型中都是普遍的。 此外，entan的行为