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基于极大熵方法的反向散射通信资源分配算法: 2024年; 针对因反向散射通信节点存在重叠、混乱分布情况,导致通信效率降低、资源分布不均匀问题,提出基于极大熵方法的反向散射通信资源分配算法。以资源累积奖励期望作为目标函数,利用极大熵方法求得资源节点在不同状态下的局部最优值,采用贝尔曼迭代逐次递归求解资源分配最大熵值参数。基于分配信息熵概念,根据信息熵与资源均匀性间的正比关系,将反向散射通信不同区域节点的信息熵值和时延变化参数作为约束条件。将反向散射系数、传输功率、反射端子载波数的实时状态输入约束函数,获取最优资源分配因子,按照分配因子对通信参数逐一调试直至满足最佳资源分配条件。实验结果证明,所提方法性能表现优异,应用后通信系统能效得到了明显改善,资源分配效果更优。; 刘瑞平匡亮孙善飞; 关键词：极大熵方法信息熵分配因子

小样本数据下圆柱薄壳初始缺陷不确定性量化的极大熵方法被引量：3: 2023年; 具有不确定性特征的初始缺陷被认为是导致薄壳结构实际临界载荷值与理论解不相符并呈现分散特征的主要原因.对实际薄壳结构初始缺陷的建模至少需要考虑两个方面的不确定性量化,一是对缺陷分布形式和幅值等固有随机性的量化,二是对小样本量和不准确测量所导致缺陷统计量的不确定性的量化.本文在利用随机场的Karhunen-Loeve展开法对薄壳初始几何缺陷建模的基础上,提出一种基于极大熵原理的缺陷建模方法.首先,采用极大熵分布来估计Karhunen-Loeve随机变量的概率密度函数,以适应不能使用高斯随机场进行缺陷随机场建模的情况.随后,通过将经典的等式约束极大熵模型扩展为区间约束极大熵模型,实现对实际工程中仅能获得少量薄壳结构几何缺陷样本数据所导致的认知不确定性的量化.最后,将所提方法用于对国际缺陷数据库的A-Shell进行缺陷建模和临界载荷预测.研究表明,所提基于区间约束极大熵原理的随机场建模方法在能够有效表征实测数据高阶矩信息的同时,还具备量化小样本数据导致的认知不确定性的能力,并且高斯随机场模型和基于等式约束极大熵原理的随机场模型是本文所提建模方法的两种特殊情况.; 李建宇杨坤王博张丽丽; 关键词：圆柱薄壳初始几何缺陷

薄壁圆筒壳初始几何缺陷不确定性量化的极大熵方法被引量：1: 2022年; 针对薄壁圆筒壳结构轴压屈曲载荷的缺陷敏感性以及真实几何缺陷的不确定性,提出一种基于实测缺陷数据和极大熵原理的初始缺陷建模与屈曲载荷预测方法。首先,将初始几何缺陷视为二维随机场,并利用实测缺陷数据和Karhunen-Loève展开法将初始缺陷的随机场建模转化为随机向量的建模;其次,利用极大熵方法确定随机向量的概率分布;最后,基于所构建的初始缺陷随机模型,利用MCMC抽样方法和确定性屈曲分析方法,进行随机屈曲分析并给出基于可靠度的屈曲载荷折减因子。数值算例表明,与直接假设随机场相关结构的方法相比,本文方法的结果是对薄壁圆筒壳屈曲载荷的一个更无偏估计。; 李建宇佘昌忠张丽丽杨坤; 关键词：初始几何缺陷极大熵方法屈曲载荷

支持向量机的乘子极大熵方法: 2014年; 对于支持向量机的小样本识别问题,给出了一个近似算法—乘子极大熵算法.首先把支持向量机模型的Wolfe对偶问题转化为极大极小模型,然后利用乘子极大熵算法来求这个极大极小问题的解.支持向量机的乘子极大熵算法是一个集极大熵法和乘子法两者优点于一身的算法,它可以把非光滑的问题变成光滑的,能在一定程度上减少迭代次数,提高计算速度,并且可以避免海森阵病态的问题.对于文中的两个例子,该算法都得到了比较好的实验结果,表明了该算法的有效性.乘子极大熵算法比较适用于小样本的识别问题,特别是医学上的癌前诊断问题的判别.; 于乐源张勇; 关键词：支持向量机极大极小模型最优性条件

无约束非线性l_p问题的区间极大熵方法: 2014年; 针对信号处理、系统识别等领域中涉及到的无约束非线性lp问题,为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响,对求解该问题的极大熵方法进行了区间扩张。证明了区间扩张后的极大熵函数至少具有二阶收敛性,并设计了具有多项式时间复杂度的区间算法进行求解,举例进行了数值计算。数值计算结果显示,该区间算法可靠,计算结果与区间扩张前相比,结果更加精确。; 赵建强李苏北陈必科杨静; 关键词：极大熵

压缩感知中非凸优化的极大熵方法(英文): 2012年; 压缩感知可由少量观测重构K-稀疏信号.本文提出的极大熵方法克服了压缩感知中lp(0极大熵方法构造一条同伦曲线以获得全局最优稀疏解.数值实验表明极大熵方法的信号重构性能优于l1最优化和AST算法.; 王天荆杨震郑宝玉; 关键词：非凸优化非光滑优化同伦方法极大熵方法

压缩感知中信号重构的极大熵方法(英文): 2010年; 本文针对压缩感知理论中BP算法的l1最优化问题,构造了一种新的信号重构的极大熵方法.极大熵方法克服了l1最优化问题的非光滑性,同时根据同伦方法构造极大熵函数的最优解序列来逼近全局最优稀疏解.数值实验表明极大熵方法是十分有效的信号重构方法.; 王天荆杨震吴业军; 关键词：压缩感知非光滑优化同伦方法极大熵方法

截断极大熵方法求解大型稀疏极大极小优化问题: 本文介绍一种求解大型稀疏有限极大极小问题的截断光滑化方法,该方法基于极大熵函数和不精确求解Newton型方程。在适当的假设下,在每次迭代仅需要近似求解线性方程组即可,而且这种方法既是全局收敛的又是局部超线性收敛的。数值试...; 李军祥霍佳震; 关键词：不可微优化极大极小问题极大熵

截断极大熵方法求解大型稀疏极大极小优化问题: 本文介绍一种求解大型稀疏有限极大极小问题的截断光滑化方法,该方法基于极大熵函数和不精确求解Newton型方程.在适当的假设下,在每次迭代仅需要近似求解线性方程组即可,而且这种方法既是全局收敛的又是局部超线性收敛的.数值试...; 李军祥霍佳震; 关键词：不可微优化

区间极大熵方法及其应用: 李苏北; 关键词：极大值原理

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