1) Shannon entropy
Shannon信息熵
1.
Shannon entropy analysis of pressure fluctuation time series is developed to reveal the flow characteristics.
结果表明:在输送差压增大的过程中,固气比和Shannon信息熵均增大;气体流量与Shannon信息熵和固气比之间呈现较好的规律性;不同流动形态的Shannon熵差异较大,不同流型之间的Shannon熵区分度较好。
2.
Shannon entropy and fuzzy cluster were developed to investigate the flow patterns and their transitions.
在300mm×30mm×2000mm的矩形喷动流化床煤部分气化冷态试验装置上,采用Shannon信息熵和模糊聚类的方法,考察了床内气固流动结构及其转变。
3.
Shannon entropy(SE) analysis of pressure fluctuation time series was developed to characterize the flow characteristics in a spout-fluid bed coal gasifier cold model with cross section of 300 mm×30 mm and height of 2000 mm.
建立了300mm×30mm×2000mm的喷动流化床煤气化炉冷态实验装置和多通道压力信号采集系统,引入压力波动时间序列的Shannon信息熵分析,讨论了不同喷动气速度和流化气流率下各床层区域的Shannon信息熵,并结合高分辨率数码CCD相机所记录的流动状态,建立了Shannon信息熵与流型之间的联系。
2) Shannon information entropy
Shannon信息熵
3) Shannon information theory
Shannon信息理论
4) Shannon information index
Shannon信息指数
1.
The results showed that there were polymorphisms in the two markers, and there were great variations of the gene heterozygosity and Shannon information index in the two breeds.
结果表明,2个猪种在2个基因座均存在多态性,其基因杂合度和Shannon信息指数存在很大差异,而中外猪种的K88ab和K88ac受体基因也存在遗传差异,这2对引物可望作为K88ab和K88ac受体基因的遗传标记。
5) Shannon entropy
Shannon熵
1.
System condition identifying based on capacity of expressing noise with Shannon entropy;
基于Shannon熵噪声表征能力的系统状态辨识
2.
Identify critical chain buffer based on fuzzy synthesis decision and Shannon entropy
基于模糊综合决策及Shannon熵的关键链缓冲确定方法
3.
Energy,Shannon entropy and standard deviation were applied to characterize gas-solid two-phase flow in frequency space.
引进能量、Shannon熵和标准差STD作为特征量对气固两相流频域空间进行分析。
6) Shannon entropy of single cylinder
单缸Shannon熵
补充资料：信息熵（informationentropy）
信息熵（informationentropy）
是信息论中信息量的统计表述。香农（Shannon）定义信息量为：`I=-Ksum_ip_ilnp_i`，表示信息所消除的不确定性（系统有序程度）的量度，K为待定常数，pi为事件出现的概率，$sump_i=1$。对于N个等概率事件，pi=1/N，系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。平衡态时系统热力学函数熵的最大值为$S=-ksum_iW_ilnW_i=kln\Omega$，k为玻尔兹曼常数，Wi=1/Ω为系统各状态的概率，$sum_iW_i=1$，Ω为系统状态数，熵是无序程度的量度。信息量I与熵S具有相同的统计意义。设K为玻尔兹曼常数k，则信息量I可称信息熵，为$H=-ksum_ip_ilnp_i$，信息给系统带来负熵。如取K=1，对数底取2，熵的单位为比特（bit）；取底为e，则称尼特。信息熵是生命系统（作为非平衡系统）在形成有序结构——耗散结构时，所接受的负熵的一部分。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条