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1)  terrain information entropy
地形信息熵
1.
An effective algorithm based on terrain information entropy is proposed for improving gray face detection in complex backgrounds.
提出一种基于地形信息熵的灰度人脸检测算法,能够部分地消除当前困扰人脸检测过程中的光照和噪声等因素的影响,尤其对阴阳脸的检测有一定的效果。
2)  Morphological information entropy
地貌信息熵
1.
Making use of the theory of morphological information entropy for erosion-al basin,tectonic activity and regional stability in Northeast China have been studied in thispaper.
利用侵蚀流域的地貌信息熵理论定量研究了东北地区的构造活动和区域稳定性,结果表明,熵值小于0。
3)  Information entropy or seismicity
地震信息熵
4)  geographical information entropy
地理信息熵
5)  geomorphic information entropy
地貌系统信息熵
1.
The theory of geomorphic information entropy which can be used to indict the characteristics of evolution of landforms is the combination of information and Strahler ’s area-altitude analysis.
评价结果表明,利用地貌系统信息熵值来判断泥石流的发育程度,具有较好的客观性、可操作性和可靠性。
6)  information quotient of land use
土地利用信息熵
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。

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参考词条