分割的熵（entropy of the partition）是1993年公布的數學名詞，出自《數學名詞》第一版。
基本介紹
- 中文名：分割的熵
- 外文名：entropy of the partition
- 所屬學科：數學
- 公布時間：1993年
公布時間,出處,
分割的熵
相關詞條
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分割的熵（entropy of the partition）是1993年公布的數學名詞，出自《數學名詞》第一版。公布時間1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處《數學名詞》第一版。1...
- 熵(是一個描述系統熱力學狀態的函式)
代表熱力學系統巨觀狀態的熵，為系統巨觀狀態所對應的微觀狀態數（或容配數；更準確地應當寫作 或 ；（常寫作 ）是為了平衡 與 之間的量綱而引入的玻爾茲曼常數，當取表示時，。該公式還可以寫為：此時稱為“負熵”，是有序的一個量度。熵的統計物理學解釋歷史沿革 1872年，玻爾茲曼發表了《關於氣體分子間熱平衡...
- 熵(熱力學概念)
熵（shāng），熱力學中表征物質狀態的參量之一，用符號S表示，其物理意義是體系混亂程度的度量。發現簡史 克勞修斯(T.Clausius) 於1854年提出熵(entropie)的概念，我國物理學家胡剛復教授於1923年根據熱溫商之意首次把entropie譯為“熵”。A.Einstein曾把熵理論在科學中的地位概述為“熵理論對於整個科學來說是第一...
- 熵函式
如果把任意的可逆循環分割成許多小的卡諾循環，可得出：∑(δQi/Ti)r=0 (1-1)即任意的可逆循環過程的熱溫商之和為零。其中，δQi為任意無限小可逆循環中系統與環境的熱交換量；Ti為任意無限小可逆循環中系統的溫度。上式也可寫成：∮(δQr/T)=0 (1-2)克勞修斯總結了這一規律，稱這個狀態函式為“熵”，...
- 一種改進的Focal Loss在語義分割上的套用
《一種改進的Focal Loss在語義分割上的套用》是楊威、張建林撰寫的一篇論文。論文摘要 傳統基於深度學習的語義分割方法使用的損失函式為交叉熵,而交叉熵並不能解決訓練數據中的樣本非均衡性問題。語義分割任務屬於像素級分類,樣本的非均衡性問題在其中體現得十分突出。文章提出了一種改進的Focal Loss作為損失函式來自動...
- 圖像分割
全局閾值是指整幅圖像使用同一個閾值做分割處理，適用於背景和前景有明顯對比的圖像。它是根據整幅圖像確定的：T=T(f)。但是這種方法只考慮像素本身的灰度值，一般不考慮空間特徵，因而對噪聲很敏感。常用的全局閾值選取方法有利用圖像灰度直方圖的峰谷法、最小誤差法、最大類間方差法、最大熵自動閾值法以及其它...
- 圖像熵
熵指的是體系的混亂的程度，對焦良好的圖像的熵大於沒有清晰對焦的圖像，因此可以用熵作為一種對焦評價標準。熵越大，圖像越清晰。圖像的熵是一種特徵的統計形式，它反映了圖像中平均信息量的多少，表示圖像灰度分布的聚集特徵，卻不能反映圖像灰度分布的空間特徵，為了表征這種空間特徵，可以在一維熵的基礎上引入能夠...
- 相對熵
，那么其最優編碼平均需要的比特數等於這個字元集的熵：在同樣的字元集上，假設存在另一個機率分布 ，如果用機率分布 的最優編碼（即字元 的編碼長度等於 ），來為符合分布 的字元編碼，那么表示這些字元就會比理想情況多用一些比特數。相對熵就是用來衡量這種情況下平均每個字元多用的比特數，因此可以用來衡...
- 信息熵
最簡單的單符號信源僅取0和1兩個元素，即二元信源，其機率為P和Q=1-P，該信源的熵即為如圖1所示。由圖可見，離散信源的信息熵具有：①非負性：即收到一個信源符號所獲得的信息量應為正值，H(U)≥0 ②對稱性：即對稱於P=0.5 ③確定性：H(1,0)=0，即P=0或P=1已是確定狀態，所得信息量為零 ④...
- 溯源探幽:熵的世界
第九章 妖精的啟示———熵與信息 別出心裁——麥克斯韋妖 降妖伏魔——各顯神通 不可或缺——信息 天作之合——信息與熵 待價而沽——信息與能 代代相傳——信息與生命 誰執牛耳？——能熵之爭 第十章 尚未了結——當代視野中的熵 從真實到虛構——相空間、系綜與吉布斯熵 墨水比喻——粗粒化與混合...
- 基於深度神經網路的遙感圖像分割
2．3局部圖像熵主動輪廓模型 2．3．1遙感圖像的熵 2．3．2局部圖像熵能量泛函 2．3．3局部圖像熵主動輪廓模型的實現 2．4全局圖像熵主動輪廓模型 2．4．1全局圖像熵能量泛函 2．4．2全局圖像熵進化原理 2．4．3全局圖像熵主動輪廓模型的實現 2．5遙感圖像水域分割對比實驗 2．5．1性能評價指標 2．5．2...
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4.2圖像同質區域分割方法 4.2.1同質區域與圖像數據場 4.2.2圖像同質吸引關係 4.2.3IDfH方法描述與分析 4.2.4IDfH方法與相關傳統方法的關係 4.2.5IDfH方法實驗結果與分析 4.3圖像不確定性分析的粗糙熵方法 4.3.1粗糙集圖像分析概述 4.3.2圖像不確定性表示的粗糙集方法 4.3.3自適應的粗糙粒度 4....
- 最大熵濾波
最大熵濾波 最大熵濾波（maximum-entropy filtering）是一種其輸出既具有最不可預測性又具有與輸入相同的自相關函式的濾波方法。其濾波器的設計思想是根據已知有限長度數據的自相關函式序列，利用外推法延伸這個序列，在每次外推自相：關函式時都使其相應的時間函式的熵極大化。
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- 動力系統引論
第9章測度論熵 9.1分割的熵 9.2條件熵 9.3保測變換的熵 9.4計算熵的例子 9.5變分原理 參考文獻 索引 作者簡介 作者：（美國）布林（Michael Brin） （美國）斯塔克（Garrett Stuck） 譯者：金成桴 布林（Michael Brin），是馬里蘭大學的數學教授，發表論文30餘篇，其中3篇發表在國際頂尖期刊Annals of ...
- 數據科學入門第2版
17.2 熵 191 17.3 分割的熵 193 17.4 創建決策樹 194 17.5 綜合運用 196 17.6 隨機森林 199 17.7 延伸學習 199 第18章 神經網路 200 18.1 感知器 200 18.2 前饋神經網路 202 18.3 反向傳播 205 18.4 實例：Fizz Buzz 207 18.5 延伸學習 210 第19章 深度學習 211 19.1...
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5.曹建農.圖像分割的熵方法綜述,模式識別與人工智慧, Vol.25(6), pp: 958- 971, 2012.12.6.Cao Jiannong,A Multi-scale Texture Segmentation Method,IEEE Proceedings of ICNC 2014（CFP14CNC-CDR）/（廈門大學出版社）,ISBN: 978-1-4799-5150-5.7.曹建農,王貝貝,何曉寧.高光譜端元自動確定與提取的疊代...
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圖像分割方法 基於熵的最優門限分割 基於熵的最優門限分割方法採用最大熵原則選擇閾值。這種方法的目的在於將圖像的灰度直方圖分成兩個或多個獨立的類，使得各類熵的總值最大，從資訊理論的角度來說就是這樣選擇閾值獲得的信息量最大。基於二叉樹結構聚類算法的彩色圖像分割 該方法首先對待分割圖像採用最優閾值化方法獲取...
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