原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在逆问题的参数识辨中,测量信息包含的信息量直接影响参数的重构精度,如何度量测量信息中的信息量,对选取参数识辨所需的测量点个数具有重要的指导作用.根据贝叶斯方法,将体现先验信息的先验概率和反映测量信息的似然概率融合得到待识辨参数样本出现的概率,结合信息熵和最大熵计算评价因子,将评价因子用于描述参数识辨前带有误差的测量信息所包含的信息量.计算实例表明,该计算方法可以有效地描述误差环境中的测量信息,对实际应用中测量信息的选取具有重要的指导意义.
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文献信息
篇名 误差环境中参数识辨前测量信息的熵描述
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 参数识辨 信息熵 贝叶斯方法 误差 评价因子
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1988-1990
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0037
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李静 5 5 2.0 2.0
2 丁海洋 国防科技大学信息通信学院 1 0 0.0 0.0
3 任学尧 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
参数识辨
信息熵
贝叶斯方法
误差
评价因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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总被引数(次)
238385
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