1) interval class-information entropy
区间类信息熵
2) Information entropy of interval time
间隔时间信息熵
3) information entropy minimization
类信息熵极小
4) information entropy classification
信息熵分类法
5) Subject Entropy
文本类别信息熵
6) regional weighted comentropy
区域加权信息熵
1.
A new description method of image comentropy named regional weighted comentropy was proposed,which combined the concept of image comentropy and image segmentation algorithm after analyzing the current color-space image feature extraction algorithms.
分析现有的基于颜色—空间图像特征提取算法的基础上,结合图像信息熵概念与图像分割算法,提出了一种新的图像信息熵描述方法,即区域加权信息熵,并证明了区域加权信息熵的若干性质。
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