39网络结构之熵

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《多媒体技术基础》练习题库

华中师范大学网络教育学院《多媒体技术基础》练习测试题库一、选择题1、针对多媒体含义，下列说法错误的是（）。

A、多媒体是信息交流和传播媒体B、多媒体信息是以模拟信号形式传播和存储的C、多媒体传播信息的媒体的种类很多D、多媒体是人机交互媒体2、（）是多媒体内容描述接口标准。

A、MPEG-1B、MPEG-2C、MPEG-4D、MPEG-73、超文本和超媒体是以（）结构方式组织数据。

A、线形B、树状C、网状D、层次4、多媒体数据具有（）特点。

A、数据量大和数据类型多B、数据类型问区别大和数据类型少C、数据量大、数据类型多、数据类型问区别小、输入和输出不复杂。

D、数据量大、数据类型多、数据类型问区别大、输入和输出复杂。

5、下列编码方法中不属于无损压缩编码是（）。

A、LZW编码B、霍夫曼编码C、变换编码D、RLE编码6、下列哪些压缩方法是冗余压缩法？（）。

（1）Huffman编码（2）PCM （3）行程编码（4）Lempel-Zev编码A、（1）（3）B、（1）（2）（3）C、（1）（2）（4）D、（1）（3）（4）7、信息论中，决策量是指（）。

A、事件数的对数值B、事件的信息量C、事件的平均信息量D、事件的冗余量8、下列算法中，（）算法在编码之前不需要预先统计信源符号的概率分布特性。

A、霍夫曼编码B、香农-范诺编码C、词典编码D、算术编码9、下列编码方法中不属于统计编码是（）。

A、预测编码B、霍夫曼编码C、算术编码D、词典编码10、信息论中，熵是（）。

A、事件数的对数值B、事件的信息量C、事件的平均信息量D、事件的冗余数据量11、1分钟的双声道，16位采样位数，44.1kHz采样频率的声音的数据量是（）。

A、5.05MBB、10.35MBC、10.58MBD、10.09MB12、（）频率不属于一般人的听觉能感知的频率。

A、2HzB、20HzC、2000HzD、20kHz13、一般说来，要求声音的质量越高，则（）。

基于熵理论的网络舆情系统分析

证低熵状态。舆情发展态势比较好，该阶段对应于
舆情导控的黄金时期，并且网民对事件的关注平均
周期为半个月，如果事件得到及时有效的处理，网民很容易被一个更新的事件所吸引，引起兴趣转移，［５舆情得到有效控制，网络系统有序发展。第三阶段，舆情的熵流ｄＳｅ＜Ｏ，且ＩｄＳｅｌ＞ｄＳｉ，
二、基于舆情熵复杂性的计量
波尔兹曼较早地提出信息与熵之间的关系，他指出 “ 熵是关于物理学状态的信息不定性的测度 ” 。信息与熵是一对相反的量，信息就是负熵，个系统有序度越高，它的熵越小，信息量越大；反之，一个系统越是无序，它的熵越大，信息量越
Байду номын сангаас
息源发出到传统大众媒体开始介入的平均时长为２．３１天，大约５０多个小时，这段时间是最好的危机
公关时间，但是如果相关方处理不当就会产生难以估量的后果。所以在舆情发生之初相关方能够及时准确地公开发布相关信息，通过与网民之问不断交换信息，加之网络存在自我修正机制和无影灯效
的有序结构。也就是说在舆情危机发生后得到及时
有效的处理，不但使事件本身得到很好的处理，而
且在整个过程中系统的有序度不断得到提高。
这三个阶段是说明舆情处理得当的情况，但是

熵值法例题

熵值法例题熵值法是一种计算复杂系统内部信息量的算法,主要应用于控制系统、信号处理、模式识别等领域。

下面是一些熵值法的例题:1. 求解一个温度控制系统的熵值函数:系统温度由两个温度传感器给定,输入变量为$T_1$和$T_2$,输出变量为$omega_1$和$omega_2$。

设温度传感器的误差为$epsilon$,那么系统的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial T} = -frac{epsilon}{T_1 T_2} text{。

}$$其中,$S$为系统熵。

要求这个熵值函数的最小二乘解。

2. 求解一个交通网络的熵值函数:交通网络由若干个交通信号灯和道路连接起来,根据交通信号灯的控制器来控制交通流量。

输入变量为当前交通信号灯的状态(比如是红色、绿色或黄色),输出变量为当前道路的畅通状况。

假设道路的通行状态可以表示为$C_1$、$C_2$、$C_3$等,那么交通网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial C} = -frac{1}{C_1}+frac{1}{C_2} -frac{1}{C_3} text{。

}$$要求这个熵值函数的最小二乘解。

3. 求解一个神经网络的熵值函数:神经网络由若干个神经元连接起来,根据输入变量和权重参数来计算输出变量。

输入变量可以是图像、语音等信号,输出变量可以是分类结果、情感分析等。

假设神经网络的权重参数可以表示为$W_1$、$W_2$、$W_3$等,那么神经网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial w} = -frac{sum_{i=1}^3 w_i^2 p(x_i)}{n(x_i)} text{。

}$$其中,$S$为神经网络的熵,$p(x_i)$为输入变量$x_i$的概率分布,$n(x_i)$为输入变量$x_i$的样本数。

利用网络结构熵研究复杂网络的演化规律

ｔｒｏｐｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ｗｅｃａｎａｌｓｏｕｓｅｔｈｅ
利用网络结构熵研究复杂网络的演化规律
罗鹏，李永立，吴冲
（哈尔滨工业大学管理学院，哈尔滨Ｉ５０００１）
摘要：利用网络结构熵作为网络演化的指标来研究不同网络的演化规律。选取了３种典型的网络包括无尺度网络、随机网络和规则网络，以及构建的与实际比较接
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｅｖｏｌｕｔｉｏｎｈａｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｃｈａｒａｃ — ｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｅｔｗｏｒｋｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ｗｅｔｒｙｔｏｔａｋｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｎ — ｔｒｏｐｙａｓｎｅｔｗｏｒｋｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．ＷｅａｌｓｏｃｈｏｏｓｅｔｈｅｔｈｒｅｅｔｙｐｉｃａＩｎｅｔｗｏｒｋｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｓｃａｌｅ — ｆｒｅｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｓｔａｒｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｓｉｍｉｌａｒｔｏｔｈｅｒｅａｌｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｉｎａｃｃｕｒａｔｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｎｔｒｏｐｙｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ，ｗｅａｌｓｏｃｈｏｏｓｅｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｎｔｒｏｐｙｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｅｖｏｌｕｔｉｏｎｔｒｅｎｄ．Ｆｉｎａｌｌｙｗｅｇｅｔｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｎ—

基于熵的赋权网络抗毁性评估方法

基于熵的赋权网络抗毁性评估方法赵静娴【摘要】为了研究赋权网络在遭到局部破坏后,网络性能保持稳定的抗毁能力,通过计算节点间不重叠路径对流量的贡献度,进而引入熵的概念,将网络拓扑结构的连通稳定性与网络承载流量的稳定性相结合,以全连通网为基准,提出了用于评估节点间抗毁性的标准稳定熵指标,并在此基础上给出了用于全网抗毁性评估的模型.仿真实验表明网络的抗毁性不仅与网络的拓扑结构、各边权重所代表的边容量总和有关,同时也与各边权重的均匀度有关;关键边性能权重分布越均匀的网络,其整体抗毁性能越强.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2014(034)009【总页数】3页(P2627-2629)【关键词】抗毁性;赋权;网络;熵;不重叠路径【作者】赵静娴【作者单位】天津科技大学经济与管理学院,天津300222【正文语种】中文【中图分类】TN915.020 引言人类社会网络化进程不断发展，通信网络、电力网络、物流网络、交通网络等网络无处不在。

在复杂网络的研究中，网络的抗毁性一直是研究的热点问题［1-2］。

Frank 等［3］最早提出连通度的概念;Goddard［4］、Wei 等［5］用完整度研究网络的抗毁性;郭伟［6］用跳面节点法来度量网络的可靠性;Schroeder 等［7］提出了基于熵的网络抗毁性评估方法;Nardelli 等［8］、任俊亮等［9］、饶育萍等［10］分别利用最短路径法研究了网络的抗毁性;程克勤等［11］、马润年等［12］进一步对链路赋权网络进行了抗毁性研究。

这些方法各有侧重，但都是以拓扑结构的连通性为标准对网络的抗毁性进行评估。

然而在现实中，除了由于网络局部遭到破坏而使网络整体连通性失效的极端情况，由于网络局部失效而引起网络流性能下降的情况更为普遍，也更具有实际意义。

也就是说当网络遭到自然或人为的突发事件破坏时，网络的连通性完好不意味着网络流的性能没有受到影响。

由此可见，在网络的抗毁性研究中，不仅要考虑网络在遭到破坏时节点间依然保持连通的能力，同时还要考虑节点间各种传输性能的稳定性。

基于信息熵理论的网络组织结构分析

度：＝ — ＩＭＲＩＨＨ。
分析。并运用熵模型对一个立体多核网络结构的有序程度
进行了分析．网络组织结构的创新和评价给出了指引。对二、基于信息熵理论的网络组织结构评价模型
在上式中，Ｈ为网络组织的结构熵，ＭＨ为网络组织最
一
、
系统论视角下的网络组织结构
法流行起来。１４年信息论创立以后，９８申农把通信过程中
结合系统论的观点，文把网络组织结构定义为网络信息源的信号不确定性成为信息熵，给出了信息熵的计本并
结点（素）间相对稳定的、一定规则的联系方式的总要之有和，网络组织内部各结点在空间和时间方面有机联系与即相互作用的方式和秩序，因此，构意味着一种有序，以结可表示为：构＝点＋息。结结信
大熵。
在前面对网络组织结构的定义中可以看到 “ 息 ” 信起
着重要的作用。息沟通的有效性是提高网络组织有序度信１信息熵理论简介。“ ”Ｅｔｐ）词源于希腊语．熵（ｎｏｙ－ｒ的根本保障。信息传递过程中两个重要的指标是信息传递 “ｐＴ，表示变化的容量，８６年由德国物理学家克劳Ｊ们ｒ” ｒ１１５的时效性和准确性。网络组织中的层次越多，么上下层那修斯在“ 热之唯动说 ” 书中首次提出。来度量一个物理一用流动的信息中转次数也就越多，流动的时效性就会减慢，系统中能量的衰竭程度。即能量的衰竭过程就是熵增过但是如果减少网络层次。么网络结点之间的跨度必然增那程。１７８０年，阿尔兹曼在分子运动论的基础上研究发现分大，此时信息流通的实效虽然增快了，但是准确性却降低子处于不同能量级状态的个数之对数应当与熵成正比。并了。由此可以看出，息流通的实效和质量是相互抵消的，信

基于加权网络结构熵的电网连锁故障研究

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｔｈｅｂｌａｃｋｏｕｔｓｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｉｍｐｅｄａｎｃｅ — ｂａｓｅｄｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌａｎｄｃａｓｃａｄｉｎｇｆａｉｌｕｒｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｍｏｄｅｌｆｏｒｗｅｉｇｈｔｅｄｐｏｗｅｒｇｒｉｄ．Ｃｏｎｓｉｄ — ｅｒｉｎｇｂｏｔｈｎｏｄｅａｎｄｅｄｇｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｅｗｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｎｔｒｏｐｙｉｓｄｅｆｉｎｅｄｔｏｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｆａｕｌｔｓｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｕｎｂａｌａｎｃｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
ｒｅｓｕｌｔｓｏｎｔｈｅＮｅｗＥｎｇｌａｎｄ３９ — — ｂｕｓｓｙｓｔｅｍａｎｄＩＥＥＥ１１８ — — ｂｕｓｓｙｓｔｅｍｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋ
０引言
电力网络是覆盖面积最广、结构最复杂的人造系统之一。国内外电力系统发生多次大规模停电事故ｎ吒］往往是由电网中某个节点或者某几条输电线路发生故障退出运行而引起的。有的研究从网络拓扑结构出发，发现网络结构是影响电网动力学特性的关键因素＿３］。因此，研究电网拓扑结构特性与故障传播特性之间的关系，对提高电网可靠性，减少大停电概率有着重要的意义。

基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法分析

信息技术
基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法分析
王新安周漫万歆（佳木斯大学附属第一医院黑龙江佳木斯１５４００２）
摘要：本文主要通过假设成立基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估模型，在对于计算机网络受攻击前后的安全特性变化分析的情况下，实现对于网络熵概念的阐释，同时通过对于网络安全性能指标体系的选择简化实施，应用层次分析法进行网络熵差的分析计算，最后通过对于基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法模型的实际计算检验，在证明该模型方法在实际评估应用中的适用性后，实现对于基于网络熵的计算机网络攻击效果的定量评估方法分析与研究。关键词：网络熵计算机网络攻击安全性效果定量评估方法分析中图分类号：Ｇ６２３．５８文献标识码：Ａ文章编号：１６７２ — ３７９１（２０１３）０２（ｂ）－ｏｏ１８－０１
随着计算机技术以及网络信息技术在实际应用中的不断发展对于计算机网络攻击效果进行表示描述。进步，计算机网络安全的要求也随之提高。比如，在信息安全领域，４Ｈ＝一ｌｏ窖，（ｙ＇，ｖ＝）（１）对于信息安全的内涵理解就在不断的延伸扩展，由原来的对于信２．２单个网络安全指标网络熵差计算方法息安全的保密性理解，逐渐扩展成为不仅包含信息保密性，更包括在计算机网络安全性能指标因素中，根据计算机网络安全机信息的完整性以及可用性、可靠性、不可否认性等，同时在进行信制以及准则等的不同，会有各方面不同的对于网络安全性能产生息安全保护的过程中，也逐击以及防影响的重要指标因素，比较复杂并且繁多，因此，在实际计算机网范、检测、控制、管理、评估等多方面的安全防护理论以及技术等。路安全性能指标的选取中，应注意进行简化选择。以计算机网络系在现代的信息管理系统中，对于信息安全的管理主要核心就是对统的可用性为例，在确定网络安全可用性的影响指标后，对于网络于信息安全密码的应用与管理，实现对于信息安全密码的应用管熵差值的计算方法如下。理，首先需要通过进行可信信息系统的建立与评估，在此基础上，根据计算机可用性的影响指标因素情况，主要有网络数据吞实现对于信息密码安全管理。计算机网络攻击效果的评估是信息吐量、网络信道利用率以及网络延迟情况、延迟抖动频率等，其中系统安全综合评估的重要组成部分，进行计算机网络攻击效果的用ｓ表示计算机网络攻击前的吞吐量情况，用Ｓ，计算机网络攻击后评估，不仅有利干提高计算机信息系统在复杂网络环境下的突发的吞吐量情况，根据相关要求原则，那么网络数据流量在该项指标网络攻击应对能力，而且对于计算机网络攻击反击也具有一定的的攻击效果可表示为下列公式（２）所示。应对参考作用。

基于加权网络结构熵的电网连锁故障研究

基于加权网络结构熵的电网连锁故障研究蔡晔;陈彦如;曹一家;黄小庆;谭玉东【摘要】To study the mechanism of the blackouts in power systems ,we propose an impedance‐based topological model and cascading failure mechanism model for weighted power grid .Consid‐ering both node and edge differences a new network structure entropy is defined to quantitatively describe the faults evolution and unbalanced distribution of power network structure .Simulation results on the New England 39‐bus system and IEEE118‐bus system indicate that power network struc ture entropy has important influence on the spread of cascading failures .The smaller net‐work structure entropy is ,the more load loss in power system .%为研究大规模互联电网连锁故障的发生机理，选取输电线路的电抗值作为线路权重，建立电网加权拓扑模型，定义综合考虑节点和边差异性的加权网络拓扑模型结构熵的概念，以此描述故障演化过程中电网拓扑结构的不均衡性。

对新英格兰39节点系统和IEEE118节点系统动态仿真实验说明，在连锁故障中，结构熵值的变化规律能较好地表征连锁故障的传播特性，同时结构熵值越小，系统损失负荷越多。

生命网络体系的熵和演化

第８第１期卷
２１年３月０１
复杂系统与复杂性科学
ＣＯＭＰＬＥＸＳＥＭＳＡＮＤＭＰＬＥＸＩＳＹＴＣＯＴＹＣＩＳＥＮＣＥ
Ｖｏ１８ＮＯ．．１
Ｍａ．２１ｒＯ１
文章编号：６２—３１（０１Ｏ１７８３２１）ｌ一０７０８—０８
ｆｃｉｎ，ｒｓｃｉｌＴｈｅｎｅｏｔｕｃｉｎｏｈｅｌｆｆｌｅｎｔｓｎｔｒｒｈｔｗｅｆｎｄｕｎｔｏｅｐｅｔｖｅｙ．ｏｖｌｃｎｓｒｔｏｆｔｉｅｏｉｓｉｈｉｅｗｏｋａｅｔａｏｕａｃｒｅａｉｎｂｅｗｅｎｔｅｎｏｅｆｅｔｔｅｒａｏｅｏｏｉｉｅａｄｎｇｔｖｅｅｒｐｙ，ｗｈｃｅｅ — ｏｒｌｔｏｔｅｈｄｓａｆｃｈｅｌｒｌｆｐｓｔｖｎｅａｉｎｔｏｉｈｄｔｒｍｉｓｔｅｄｒｃｉｎｏｖｌｉｎａｙｄｉｅｔｏｎｉｓｐｔｏｎ；ｗｈｉｅｔｎｔｒｃｉｅｗｅｎｎｏｅｎｅｈｉｅｔｏｆｅｏｕｔｏｒｒｃｉｎａｄｄｓｉａｉｌｈｅｉｅａｔｏｎｂｔｅｄｓａｎｒｍｅｎｌｅｃｈｍａｉａｙｅｔｏｎｄｅｖｉｏｎｎｔｉｆｕｎｅｔｅｉｇｎｒｎｒｐｙ，ｗｈｃｅｅｍｉｓｔａｈｉｎ（ａｅｏｖｌ — ｉｈｄｔｒｎｅｈｅｆｓｏｒｔ）ｆｅｏｕ
生命网络体系一般包含两部分：一部分是由具有局域振荡特征的蛋白质分子、ＤＮＡ分子等激发子组成

基于熵的供应链伙伴rbf神经网络选择方法

效性。
[关键词]供应链；RBF 神经网络；熵权；评估指标
[中图分类号]F274；F224
[文献标识码]A
[文章编号]1005-152X(2019)11-0100-07
Entropy-based RBF Neural Network Method for Supply Chain Partner Selection
第二个核心问题是建立合适的评估模型，供应
[收稿日期]2019-08-26 [基金项目]烟台社科联基金“推进智慧烟台建设研究”（ytsk2016-R-147） [作者简介]李蕊（1986-），女，山东烟台人，实验员，硕士，主要研究方向：供应链合作伙伴选择方法与仿真。
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李蕊：基于熵的供应链伙伴 RBF 神经网络选择方法
Li Rui (Department of Management, Wenjing College of Yantai University, Yantai 264005, China)
Abstract: In this paper, it is pointed out that determining the weight of the various evaluation indexes in supply chain partner selection using the entropy weight method can reasonably and effectively avoid the influence of subjectivity. Next a reasonable evaluation index system is established which uses the RBF neural network to learn from the training set samples and then evaluate the test set samples of the evaluation object. Next, by comprehensively considering the impact of each evaluation index, it attempts to make the optimal choice of the supply chain partner, and at the same time fully demonstrate the generalization ability of the RBF neural network. At the end, the effectiveness of the proposed method is verified through an empirical simulation study.

社会网络中信息熵分析方法研究

社会网络中信息熵分析方法研究第一章：引言社会网络成为了信息传递和交流的主要渠道之一。

在社会网络中，信息传递的速度和范围极为广泛，使得社会网络中的信息具有了很高的不确定性和复杂性，同时也带来了信息过载的问题。

如何对社会网络中的信息进行分析，挖掘其中有价值的信息，成为了当前研究的热点问题之一。

信息熵是信息论中对信息不确定性的统计量度，可以用于评估社会网络中的信息复杂度和不确定性，具有重要的理论意义和实际应用价值。

本文将从社会网络中信息熵的定义、计算方法和应用等方面进行分析和探讨。

首先介绍社会网络中信息熵的概念，其次详细阐述信息熵的计算方法，最后重点介绍信息熵在社会网络中的应用案例以及未来研究方向。

第二章：社会网络中信息熵概念信息熵是指度量一个随机变量不确定性的统计量度，通常用来评估信息里面包含的信息量的多少。

在社会网络中，信息熵可以用来描述信息的复杂度和不确定性。

具体来说，社会网络中每个节点都可以看作一个信息源，节点之间的边则是信息传播的路径。

信息熵是根据节点之间的连接和信息传递内容，对信息源和传播路径的不确定性、复杂度进行量化的一个指标。

信息熵越高表示信息越不确定、越复杂，反之则说明信息越确定、越简单。

在社会网络中，信息熵的计算需要考虑节点之间的连接，以及信息传递的路径和内容等因素。

因此，选择适当的计算方法对准确计算社会网络中的信息熵至关重要。

第三章：社会网络中信息熵计算方法社会网络中信息熵的计算方法和信息论中的计算方法基本相同。

下面介绍两种常用的计算方法。

3.1 基于香农熵的计算方法香农熵是信息熵的一种类型，是评估信息中包含信息量的数量的指标。

在社会网络中，香农熵的计算方法如下：$$H(X)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_{i})\log_{2}P(x_{i})$$其中，X是随机变量，n是随机变量的取值数量，P(x)是随机变量X取某个值的概率。

公式中的底数2表示以2为基数的对数，因为信息熵的计量单位是二进制的比特（bit）。

交叉熵损失和二元交叉熵损失-概述说明以及解释

交叉熵损失和二元交叉熵损失-概述说明以及解释1.引言1.1 概述交叉熵损失和二元交叉熵损失是深度学习中常用的损失函数。

在训练神经网络时，我们需要定义一个损失函数来衡量模型预测值与真实值之间的差异，进而通过优化算法来调整模型参数，使得损失值尽可能地减小。

交叉熵损失是一种常见的损失函数，用于多分类问题。

它的定义和原理是基于信息论的概念，通过计算模型预测值与真实值之间的差异来衡量模型的性能。

交叉熵损失广泛应用于自然语言处理、图像分类、语音识别等领域，在这些任务中，模型需要将输入数据分到多个互斥的类别中。

二元交叉熵损失是交叉熵损失的特殊情况，用于二分类问题。

与交叉熵损失类似，二元交叉熵损失也通过比较模型预测值与真实值的差异来衡量模型的性能。

在二分类问题中，模型的预测结果只能是两个类别之一。

交叉熵损失和二元交叉熵损失在定义和原理上有一些差异，但都可以用于衡量模型的训练效果。

它们在应用领域上也有一些区别，交叉熵损失广泛用于多分类问题，而二元交叉熵损失主要用于二分类问题。

此外，交叉熵损失和二元交叉熵损失具有一些共同的优点，比如对于异常值具有鲁棒性，能够提供更好的梯度信号等。

同时，它们也各自存在一些缺点，比如交叉熵损失对于样本不平衡的问题较为敏感，而二元交叉熵损失对于类别间的关联性较为敏感。

在选择使用交叉熵损失还是二元交叉熵损失时，需要根据具体的任务需求和数据特点来进行判断。

如果是多分类问题，通常选择使用交叉熵损失；如果是二分类问题，选择使用二元交叉熵损失更为合适。

此外，还可以根据具体的数据分布情况和模型的训练表现来综合考虑。

总之，交叉熵损失和二元交叉熵损失是深度学习中常用的损失函数，它们通过衡量模型预测值与真实值之间的差异来评估模型的性能。

在实际应用中，我们需要根据具体的任务需求和数据特点来选择使用合适的损失函数，以提高模型的训练效果和预测能力。

1.2文章结构1.2 文章结构本文将从引言、正文和结论三个部分详细阐述交叉熵损失和二元交叉熵损失的定义、原理、应用领域以及优缺点，并比较二者之间的异同点。

基于熵理论的DDoS攻击识别方法

基于熵理论的DDoS攻击识别方法近年来，随着互联网的快速发展，网络安全问题日益引起人们的关注。

DDoS（分布式拒绝服务）攻击作为一种常见的网络攻击手段，给网络服务造成了严重威胁。

因此，研究如何识别和防御DDoS攻击成为了当务之急。

本文将基于熵理论，探讨一种基于熵理论的DDoS攻击识别方法，通过熵值的计算与比较，实现对DDoS攻击的准确识别。

一、熵理论简介熵理论是信息论的基本概念之一，用于衡量信息的混乱程度。

在网络流量分析中，熵理论被广泛应用于识别DDoS攻击。

熵值的计算可以帮助我们判断网络流量是否处于正常状态，从而发现可能存在的DDoS攻击。

熵值的计算公式为：entropy = - Σ(p * log2(p))其中，p表示某一事件发生的概率。

二、DDoS攻击的特点在研究DDoS攻击识别方法之前，我们需要先了解DDoS攻击的特点。

DDoS攻击通常由大量的恶意流量发起，造成网络服务不可用。

攻击者通过使用多个僵尸主机发送大量请求，耗尽目标服务器的资源，导致网络瘫痪。

三、基于熵理论的DDoS攻击识别方法主要基于流量熵值的计算与比较。

具体步骤如下：1. 数据采集：从网络中获取流量数据，包括网络数据包和相关的协议信息。

2. 流量处理：对采集到的数据进行预处理，剔除无效的数据包和重复的数据。

3. 特征提取：从处理后的流量数据中提取特征，包括流量大小、流量分布、协议分布等。

4. 熵值计算：根据提取的特征，计算流量的熵值。

熵值的计算可以基于数据包或时间窗口进行。

5. 熵值比较：将计算得到的熵值与事先设定的阈值进行比较。

若熵值超过阈值，则认为存在DDoS攻击。

6. 告警处理：当熵值超过阈值时，触发相应的告警机制，及时采取措施应对攻击。

四、实验与评估为了验证基于熵理论的DDoS攻击识别方法的有效性，进行了一系列实验。

实验结果表明，该方法能够较为准确地识别DDoS攻击，并且具有较低的误报率。

五、总结与展望本文基于熵理论，提出了一种基于熵的DDoS攻击识别方法，通过计算流量的熵值，实现对DDoS攻击的准确识别。

熵在社会学中的应用

熵是热力学中的一个概念，用于描述系统的混乱度或无序程度。

然而，在社会学领域，熵的概念被引申为一种用于理解社会系统变化、复杂性和无序性的工具。

社会学家借用熵的概念来解释社会结构、文化变化、信息流动等方面的现象。

以下是熵在社会学中的应用的详细解释：### **1. 社会系统的无序性和复杂性：**#### **1.1 定义社会系统的混乱度：**社会学家将熵引入社会系统，以量化系统内部的混乱度或无序性。

社会系统的无序性可以体现在各种方面，包括社会结构、文化差异、价值观念等。

#### **1.2 分析社会系统的复杂性：**熵作为一种工具，有助于社会学家分析社会系统的复杂性。

社会系统涉及多个层面和元素，包括个体、组织、文化等，而这些元素之间的相互作用和关系构成了社会系统的复杂性。

### **2. 文化变化的熵：**#### **2.1 文化元素的混乱度：**在研究文化变化时，熵被用来描述文化元素的混乱度。

文化是一个动态的系统，不断经历变革和演化，而熵则可以用来衡量文化中新观念、价值和传统观念之间的混合程度。

#### **2.2 文化的创新和演变：**熵的概念有助于理解文化是如何通过创新和演变而发展的。

新的文化元素的引入增加了系统的混乱度，而这种混乱度又是文化演变的动力之一。

### **3. 信息熵与社会网络：**#### **3.1 信息流动的混乱度：**社会网络中的信息流动也可以用熵来描述。

在社交媒体和数字化时代，信息的快速传播和多样性增加了社会网络的混乱度，熵的概念有助于理解信息在社会网络中的无序性。

#### **3.2 社会网络的结构与熵：**熵也可以应用于分析社会网络的结构。

一个高度互联的社会网络可能具有较高的熵，因为信息在这样的网络中更容易传播，系统更加复杂。

### **4. 社会结构的熵：**#### **4.1 社会层次的混乱度：**社会结构包括不同的层次，如家庭、组织、社群等。

熵的概念可以用来描述不同社会层次内部的混乱度，即各个层次内部的多样性和变动性。

信息与计算科学毕业论文

摘要信息论是人们在长期通信实践活动中，由通信技术与概率论、随机过程、数理统计等学科相结合而逐步发展起来的一门新兴交叉学科。

而熵是信息论中事件出现概率的不确定性的量度，能有效反映事件包含的信息。

随着科学技术，特别是信息技术的迅猛发展，信息理论在通信领域中发挥了越来越重要的作用，由于信息理论解决问题的思路和方法独特、新颖和有效，信息论已渗透到其他科学领域。

随着计算机技术和数学理论的不断发展，人工智能、神经网络、遗传算法、模糊理论的不断完善，信息理论的应用越来越广泛。

在图像处理研究中，信息熵也越来越受到关注。

为了寻找快速有效的图像处理方法，信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中。

本文通过进一步探讨概论率中熵的概念，分析其在图像处理中的应用，通过概念的分析理解，详细讨论其在图像处理的各个方面：如图像分割、图像配准、人脸识别，特征检测等的应用。

本文介绍了信息熵在图像处理中的应用，总结了一些基于熵的基本概念，互信息的定义。

并给出了信息熵在图像处理特别是图像分割和图像配准中的应用，最后实现了信息熵在图像配准中的方法。

关键词：信息熵，互信息，图像分割，图像配准AbstractInformation theory is a new interdisciplinary subject developed in people long-term communication practice, combining with communication technology, theory of probability, stochastic processes, and mathematical statistics. Entropy is a measure of the uncertainty the probability of the occurrence of the event in the information theory, it can effectively reflect the information event contains. With the development of science and technology, especially the rapid development of information technology, information theory has played a more and more important role in the communication field, because the ideas and methods to solve the problem of information theory is unique, novel and effective, information theory has penetrated into other areas of science. With the development of computer technology and mathematical theory, continuous improvement of artificial intelligence, neural network, genetic algorithm, fuzzy theory, there are more and more extensive applications of information theory. In the research of image processing, the information entropy has attracted more and more attention. In order to find the fast and effective image processing method, information theory is used more and more frequently in the image processing technology. In this paper, through the further discussion on concept of entropy, analyzes its application in image processing, such as image segmentation, image registration, face recognition, feature detection etc.This paper introduces the application of information entropy in image processing, summarizes some basic concepts based on the definition of entropy, mutual information. And the information entropy of image processing especially for image segmentation and image registration. Finally realize the information entropy in image registration.Keywords：I nformation entropy, Mutual information, Image segmentation, Image registration目录摘要............................................................................... .. (1)ABSTRACT (2)目录 (3)1 引言 (5)1.1信息熵的概念 (5)1.2信息熵的基本性质及证明 (6)1.2.1 单峰性 (6)1.2.2 对称性 (7)1.2.3 渐化性 (7)1.2.4 展开性 (7)1.2.5 确定性 (8)2基于熵的互信息理论 (9)2.1 互信息的概述 (9)2.2 互信息的定义 (9)2.3 熵与互信息的关系 (9)3 信息熵在图像分割中的应用 (11)3.1图像分割的基本概念 (11)3.1.1图像分割的研究现状 (11)3.1.2 图像分割的方法 (11)3.2 基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割 (12)3.2.1 基本粒子群算法 (12)3.2.2 改进粒子群优化算法 (13)3.2.3 Morlet变异 (13)3.2.4改建粒子群优化的图像分割方法 (14)3.2.5 实验结果及分析 (16)3.3 一种新信息熵的定义及其在图像分割中的应用 (19)3.3.1香农熵的概念及性质 (19)3.3.2一种信息熵的定义及证明 (19)3.3.3信息熵计算复杂性分析 (21)3.3.4二维信息熵阈值法 (22)3.3.5二维信息熵阈值法的复杂性分析 (24)3.3.6 结论及分析 (25)4 信息熵在图像配准中的应用 (27)4.1图像配准的基本概述 (27)4.2基于互信息的图像配准 (27)4.3P OWELL算法 (28)4.4变换 (28)4.4.1平移变换 (29)4.4.2旋转变换 (30)4.5基于互信息的图像配准的设计与实现 (31)4.5.1总体设计思路和图像配准实现 (31)4.5.2直方图 (33)4.5.3联合直方图 (33)4.5.4灰度级差值技术 (34)4.4.5优化搜索办法级结论 (35)5 结语 (37)致 (38)参考文献 (39)1 引言1.1. 信息熵的概念1948年，美国科学家香农(C ．E ．Shannon)发表了一篇著名的论文《通信的数学理论》。