关于信息熵论文范文资料

一分钟了解信息量与信息熵

什么是熵权法 德国物理学家holtman和Clausius在1864年共同研究出热力学并合作编写了《热之唯动说》，一个与物理量有关的新术语是 “熵”，主要是用于描述系统状态。之后，美国数学家Shannon发现熵能够体现不确定性，对以往“熵”研究进行了拓展。熵理论不仅可以应用于力学，还被用于其他领域。目前信息熵已经是计算“不确定性”的最好方法。 熵权法是熵理论的一个组成部分，利用熵对制造企业转型和技术能力评价指标体系的所有定量信息中的随机变量进行度量。我们根据熵中的信息量获得每个度量的权重。熵值越大，信息量越小，指标对整体的影响越小。对比熵法和主观分配法，可以看出这种方法独立于个体意识，是一种更准确判断特定变量对整体影响程度的方法。研究人员可以根据指标影响程度的结果进一步优化指标体系。熵权法可以在任何需要确定权重的过程中单独使用，也可以与其他数学方法结合使用。因此，熵权加权法常用于对一个公司的能力或业绩进行综合评价。 熵权法的基本原理 根据信息论基本原理的解释，信息是系统有序度的度量，熵是系统扰动程度的度量。根据信息熵的定义，给定指标，熵值可以用来评价给定指标的方差程度。如果所有指标值都相同，则该指标对整体评价没有影响。因此，可以利用信息熵工具计算各个指标的权重，为综合评价多个指标提供依据。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个指标的信息熵Ej越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。 熵权法赋权步骤 1. 数据标准化 将各个指标的数据进行标准化处理。 假设给定了k个指标X1,X2，……，Xk，其中： 假设对各指标数据标准化后的值为Y1,Y2,Y3...YK：,那么 2. 求各指标的信息熵 根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵 其中: 如果: 则: 3. 确定各指标权重 根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为E1,E2,E3...EK,通过信息熵计算各指标的权重： 综上所述，熵值法的优点是可以为能力进行一种客观的权重赋能方法，它深刻地反映了一个指标的内在力量，比监督者的权重具有更高的可靠性和准确性。该算法虽然简单，但存在诸多不足，如不够智能，未考虑指标及其影响，像是相关性、层级关系等。在缺乏业务指导经验的情况下，权重依赖于失真的样本。如果样本不断变化，权重会有一定的波动。因此，在考虑选择熵权加权方法进行分析研究时，需要考虑方法的适用范围。反之，如果权重失真频繁发生，则需要结合专家评分和判断，以最大限度地发挥熵方法的优势。同时，在确定权重之前，需要了解指标对目标得分的影响方向，并对非线性指标进行预处理或去除。