1) entropy of information source
信源熵
1.
Some exercises are arranged which include the entropy of information source,theory of information source code and information channel code.
为了实现数学基础理论与计算机应用的良好结合,给出了一系列程序设计安排,涵盖了信源熵的计算、信源编码、信道编码,对于提高学生的综合能力具有很好的作用。
2) entropy of binary source
二元信源熵
3) Markov information source entropy
马尔可夫信源熵
1.
At first, linear prediction technique is employed to extract features from system call sequences of the privileged processes which are used to make up of the character database of those processes, and then the Markov model is founded based on the features; and Markov information source entropy and condition entr.
然后,利用马尔可夫信源熵与条件熵进行参数选取,对模型进行优化,进一步提高了检测率。
4) Shannom entropy
信息熵(Shannom熵)
5) resource entropy
资源熵
1.
In this paper,the concept of resource entropy is defined and a resource leveling optimization model based on entropy function is designed.
本文定义了资源熵的概念并利用熵函数建立工程项目管理的资源均衡优化模型,并针对传统解决方法的不足使用粒子群算法对模型进行求解。
2.
In this paper,aiming at different resource dimensions bring on immoderate scale, conception of resource entropy is defined and model of resource leveling optimization of project management is founded on the basis of conception and trait of entropy.
本文针对各种资源的量纲不同带来的衡量的不合理性,在熵的概念和性质基础上定义资源熵的概念,并建立工程项目管理的资源均衡优化模型。
6) entropy change of the reservior
热源熵变
补充资料：《采用保真度准则的离散信源编码定理》
C.E.仙农关于信息论的著名论文,发表在1959年《无线电工程师协会会议录》第4部分（第142～163页）。仙农在本文中建立了率-失真理论的基本定理。率-失真理论解决有失真时的信息传输问题。特别是允许失真时连续信源可以纳入离散的范围，统一用编码进行处理，并对克服连续信源难以度量的困难有重要价值。本文主要引入了失真的定义，指出失真与代价间的关系，给出速率失真函数的概念，特别是建立了信源编码定理并指出这一理论与信道编码间存在对偶的关系。仙农得出的结论表明一切信源均可用编码表示，并且确立了用编码可以实现的数据压缩的目标，因而在理论上具有重要意义。率-失真理论的求解，显然也是一变分问题,但证明时仍用他所创立的"随机编码"证法，得到的结果只是一种存在性证明,不能给出具体实现途径。虽然速率-失真概念现在在理论上或实践上都已有很大发展，但无论从概念的引入和所解决的问题，以及所用的方法上，本文均有开创性的意义和重要的价值。
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