1) information (entropy) evolution equation
信息(熵)演化方程
2) statistical information (entropy) evolution equation
统计信息(熵)演化方程
3) entropy evolution equation
熵演化方程
4) process information entropy
过程信息熵
1.
The extracting method of process information entropy based on process steady entropy,double channel singular spectrum entropy and double channel power spectrum entropy was introduced.
对管线泄漏特征进行了分析,并介绍了基于过程平稳熵、双通道奇异谱熵和双通道能谱熵的过程信息熵特征提取方法。
5) methods of information entropy
信息熵方法
6) evolution information
演化信息
1.
Research on strategy of software architecture refactoring based on evolution information
演化信息驱动的软件体系结构重构技术研究
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