模糊熵在优序评价中的应用

基于模糊熵评价和最优搜索的自动对焦算法
刘书炘;刘满华
【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2017(029)004
【摘要】针对传统自动对焦算法不能实现最优对焦,以及易受清晰度评价函数局部峰值影响,从而导致重复性和稳定较差的问题,提出一种基于模糊熵的清晰度评价算法和全局最优拟合算法,应用于工业影像测量的自动对焦.该算法用模糊熵对图像清晰度进行评价,可降低噪声以及放大倍率和光照强度变化对自动对焦性能的影响,结合多尺度全局搜索和微尺寸曲线拟合搜索算法,避免局部峰值的干扰以实现最优对焦.该算法在环境变化的条件下,尤其是针对光照不稳定和变倍精度不够高的环境下,具有很高的聚焦精度,重复性和稳定性有显著提升,能够满足工业影像测量对自动对焦的要求.通过实际工业影像测量系统中的应用对比试验,该算法的有效性和优越性得到了验证.
【总页数】7页(P514-520)
【作者】刘书炘;刘满华
【作者单位】闽南师范大学教育科学学院,漳州福建 363000;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于最优搜索算法的自动航线生成 [J], 米粮川;胡文龙
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采用熵权和模糊集的特征评价方法及应用近年来，随着复杂系统建模和分析方法的发展，熵权和模糊集论已经成为系统工程研究领域中引人注目的话题。

在各个应用领域中，熵权和模糊集论都被用来评估系统特征，以更好地描述和反映特定系统的状态和性能。

因此，有人提出了一些利用熵权和模糊集理论的特征评价方法，以帮助更好地评价及描述特定系统的特征。

首先，应用熵权法来评估特征，这种方法是基于不确定性概念的，通过构建一个涉及变量的有序序列来衡量特征。

该序列利用对不确定性的描述，将变量进行比较，并建立一个有次序的序列，以便评估和描述特定系统的特征。

整个序列采用熵权法，可以有效地描述系统中变量的关系，反映出某个特定系统的整体情况。

其次，应用模糊集论来评估特征，模糊集论是一种复杂系统建模和分析的有用方法，可以更好地描述不确定性以及复杂系统的状态。

基于模糊集的特征评价方法，可以利用特定的元素及其属性来识别特定系统的关键特征，最终得出该系统的整体特征描述。

此外，熵权和模糊集理论也可以用于系统分析及优化。

熵权法可以用于以更好的方式对系统进行分析，而模糊集理论则可以提供更准确的系统参数估算，从而优化系统的性能。

此外，这些方法也可以用于监控系统的变化，以检验设计，进而改进系统的性能。

综上所述，应用熵权和模糊集理论的特征评价方法受到了越来越多的关注，该方法可以更好地提供对系统特征的详细描述，并可以用于系统优化、分析和变化监控。

基于这些特征评价方法，已经应用于多个领域，如能源、环境和经济等，被用来更好地描述和优化相关系统，以提高其综合性能。

然而，熵权和模糊集理论也有一些不足之处，需要以后研究。

其中，在实施熵权特征评价方法的过程中，需要特定的参数调整，以得出最准确的结果，而现有的方法还没有很好地解决这个问题。

另外，模糊集理论虽然有效地描述系统的变化，但其运算开销较大，因此需要在应用中结合其他技术，以提高运算效率。

最后，熵权和模糊集理论在特征评价和系统分析中已经发挥出重要作用，并在多个领域得到广泛应用，但也有一些问题需要进一步研究，以改进相应的应用方法，达到更好的效果。

理学硕士学位论文模糊数学在综合评价中的应用张晓慧哈尔滨工业大学2004年7月国内图书分类号：TP183国际图书分类号：681.518.5理学硕士学位论文模糊数学在综合评价中的应用硕 士 研究生：张晓慧导 师：冯英浚 教授申请学位级别：理学硕士学 科、专 业：运筹学与控制论所 在 单 位 ：数学系答 辩 日 期 ：2004年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TP183U.D.C: 681.518.5Dissertation for the Master Degree in ScienceTHE APPLICATION OF FUZZYMATHEMATIC IN POLY-INDEXEV ALUATIONCandidate: Zhang XiaohuiSupervisor: Prof. Feng YingjunAcademic Degree Applied for:Master of ScienceSpeciality: Operational Research and Cybernetics Date of Oral Examination: July, 2004University: Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学理学硕士学位论文摘要评价已经深入到人们生活的各个方面，因此对评价方法的研究显得至关重要。

我们认为评价是人的一种智能活动，由于被评对象往往受各种不确定性因素的影响，而模糊性又是其中最为主要的。

因此将模糊数学这种人工智能的工具应用于评价就显得非常自然和必要。

本文一方面将模糊数学应用于一种常用的评价方法——数据包络分析（DEA），提出了一类DEA模型（BCC模型）的一般形式，解决了以往DEA模型只能面向输入或面向输出这一局限性，建立了一种能够测算决策单元同时面向输入和输出时的相对有效性的DEA模型。

并且选择不同的隶属函数可使模型具有不同的侧重点，使模型能更好地反映评价的实际。

熵值-模糊综合评价的应用研究作者：吕亚洲李熙然朱沛康马毓哲来源：《现代信息科技》2020年第14期摘要：模糊综合评判模型能较好地解决非确定性问题，广泛应用于评价，但权值只能人为选择;而熵值可以通过判断指标数据离散程度而近似确定指标重要程度。

对模糊综合评价的权值采用熵值法改进，可以将绩效评价客观化，提高了绩效评价的质量。

以高校辅导员绩效评价问题为例，构建熵和多级模糊综合评判评价模型进行应用研究，结果客观且符合实际情况。

该模型可有效解决评价过程中出现的主观性问题，提高绩效评价的效率，具有实用价值。

关键词：熵值法;模糊综合评判模型;绩效评价Abstract：The fuzzy comprehensive evaluation model can better solve the non-deterministic problem，and is widely used in evaluation，but the weight can only be selected artificially;the entropy value approximates the importance of the index by judging the degree of dispersion of the index data;for fuzzy comprehensive evaluation The weight is improved by the entropy method，which can make the performance evaluation objective and improve the quality of the performance evaluation. Taking the performance evaluation of college counselors as an example，constructing an evaluation model of entropy and multi-level fuzzy comprehensive evaluation method for application research，the results are objective and in line with the actual situation. This model can effectively solve the subjective problems in the evaluation process，improve the efficiency of performance evaluation，and has practical value.Keywords：entropy method;fuzzy comprehensive evaluation model;performance evaluation0 引言熵值-模糊綜合评价模型是对原有的绩效评价模型的尝试性改进，可以改变权值的人为主观倾向，并提高综合评判的效率，有更大的发挥空间和实用价值。

模糊熵的原理与应用实例一、模糊熵的原理模糊熵是一种用于描述模糊集合的混乱程度的指标。

在模糊集合理论中，模糊集合是一种介于完全隶属和完全不隶属之间的概念，具有一定的模糊性。

模糊熵的计算可以帮助人们理解模糊集合的不确定性和不确定性的量化。

模糊熵的计算公式如下：E(X) = -Σ (μ(x) * log2(μ(x)))其中，E(X)表示模糊熵，μ(x)表示元素x的隶属度。

模糊熵的值越大，表示模糊集合的混乱程度越高，不确定性也越大。

当模糊熵的值为0时，表示模糊集合是一个确定的集合，不存在不确定性。

二、模糊熵的应用实例1. 模糊控制系统模糊控制系统是一种基于模糊集合理论的控制方法，可以应对现实世界中存在的不确定性和模糊性。

在模糊控制系统中，通过计算系统的输入和输出的模糊熵，可以评估系统的控制效果和稳定性。

当系统的输入和输出的模糊熵较小时，表示系统的控制效果较好，稳定性较高。

2. 图像处理在图像处理领域，由于图像的复杂性和噪声的存在，常常需要采用模糊集合理论来处理图像。

通过计算图像的模糊熵，可以评估图像的清晰度和信息量。

当图像的模糊熵较小时，表示图像清晰度较高，信息量较大。

3. 机器学习在机器学习中，模糊熵常常被用于评估模型的复杂度和泛化能力。

通过计算模型的模糊熵，可以评估模型的泛化误差和过拟合问题。

当模型的模糊熵较小时，表示模型的复杂度较低，泛化能力较强。

4. 信息融合在信息融合领域，由于融合的信息来源多样化和不确定性的存在，常常需要采用模糊集合理论来进行信息融合。

通过计算信息的模糊熵，可以评估信息的可信度和一致性。

当信息的模糊熵较小时，表示信息的可信度较高，一致性较强。

三、总结模糊熵是一种用于描述模糊集合的混乱程度的指标。

在实际应用中，模糊熵可以用于模糊控制系统、图像处理、机器学习和信息融合等领域。

通过计算模糊熵，可以评估系统、图像、模型和信息的不确定性和泛化能力。

模糊熵的应用可以帮助人们理解和处理现实世界中的不确定性和模糊性，提高系统的控制效果和稳定性，提高图像的清晰度和信息量，提高模型的泛化能力和复杂度，提高信息的可信度和一致性。

熵值法和模糊综合评价法熵值法和模糊综合评价法是两种常见的多指标决策方法。

这两种方法都能够在决策中处理多个指标的复杂关系，提升决策的准确性和可信度。

对于不同的决策问题，选择适合的方法可以提升决策的效果，降低决策的风险。

下面具体介绍熵值法和模糊综合评价法的基本原理和应用。

1.熵值法熵值法是一种基于信息熵的多指标决策方法。

在熵值法中，对于每个指标，计算其相对熵值和权重。

相对熵值反映了不确定性和信息量的大小，权重则决定了不同指标对于决策结果的重要性。

具体的步骤如下：（1）计算指标的归一化值将每个指标的取值范围映射到0到1的区间，得到指标的归一化值。

（2）计算信息熵根据每个指标的归一化值，计算信息熵。

信息熵越小表示指标的价值越大，即越符合决策目标。

（3）计算相对熵值相对熵值是指标的信息熵除以参考熵值。

参考熵值可以是所有指标的信息熵之和，也可以是已知最优值对应的信息熵。

（4）计算权重根据相对熵值，计算每个指标的权重。

权重越大表示指标对于决策结果的影响越大。

熵值法的优势在于能够处理多个指标之间的复杂关系，充分利用了每个指标的信息量。

但是熵值法有些局限性，比如需要设定参考值或最优值，且对于不同的问题可能需要不同的参考值或最优值。

同时，熵值法只考虑了指标之间的线性关系，并不能完全反映指标之间的非线性关系。

2.模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的多指标决策方法。

在模糊综合评价法中，对于每个指标，定义其模糊隶属函数和权重系数。

模糊隶属函数可以反映指标之间的非线性关系，权重系数则体现了不同指标的重要性。

具体的步骤如下：（1）确定决策问题和指标确定决策问题和需要考虑的指标。

对于每个指标，设定指标的隶属函数和权重系数。

（2）模糊化将每个指标的取值映射到[0,1]的模糊集上，得到模糊化后的指标。

（3）解模糊对于每个指标，应用模糊化的结果，得到其对应的隶属程度值。

（4）计算综合评价值综合评价值是每个指标的隶属度加权求和，反映了决策对于各个指标的整体考虑。

熵权值模糊综合评判法是一种常用的决策分析方法，常被应用于物流选址中。

在物流选址中，通常需要考虑多个因素，如交通便利程度、物流成本、劳动力成本、市场需求、政策环境等等。

这些因素有些是定量的，有些是难以量化的，通过熵权值模糊综合评判法，可以对这些因素进行有效的综合评价和比较。

具体来说，在物流选址中，可以采用以下步骤使用熵权值模糊综合评判法：
确定评价因素：确定评价物流选址的各种因素，包括交通便利程度、物流成本、劳动力成本、市场需求、政策环境等等。

建立评价指标体系：对于每个评价因素，建立相应的评价指标体系，并确定各个指标的权重。

数据收集和处理：收集各项指标的数据，并进行归一化处理，以确保不同指标之间具有可比性。

计算熵值和权重：利用熵权法计算各个指标的熵值和权重，以得出每个指标在评价中所占的比重。

模糊综合评判：利用模糊综合评判法，将各个指标的权重和得分进行加权求和，得出每个选址方案的评分，从而进行比较和评价。

选址决策：根据评价结果，选取评分最高的物流选址方案作为最终决策。

需要注意的是，熵权值模糊综合评判法在物流选址中的应用需要根据具体情况进行调整和优化，以确保评价结果的准确性和可靠性。

模糊熵的原理和应用1. 模糊熵的概念•模糊熵是信息论中的一个重要概念，用于度量模糊集合的不确定性或不确定性的程度。

•模糊集合是指在某种情况下，一个元素可能同时属于多个不同的集合，而且在不同集合中的隶属度也可以不同。

2. 模糊熵的计算方法•模糊熵的计算可以通过模糊熵公式来实现，其数学表达式为：–H(U) = -∑(μ(x) * log(μ(x)))•H(U) 表示模糊集合U的模糊熵•μ(x) 表示模糊集合中元素x的隶属度•∑ 表示对所有元素x进行求和•log 表示以2为底的对数运算3. 模糊熵的应用场景•模糊熵在许多领域有着重要的应用，可以有效地处理不确定性和模糊性的问题，下面列举几个常见的应用场景：1.模糊控制系统•模糊熵可以用于评估模糊控制系统的性能，提供一个衡量系统模糊程度的指标。

•通过计算模糊熵可以确定模糊控制系统的优化方向，进而改善控制效果。

2.模糊聚类分析•模糊熵可以作为评估模糊聚类算法效果的指标，帮助确定最优的聚类结果。

•通过计算模糊熵可以了解聚类结果的紧密度和分离度，从而进行更加有效的数据分析和决策。

3.模糊推理•在模糊推理过程中，模糊熵可以用于衡量知识的不确定性和矛盾程度，从而帮助推理系统做出更准确的推理结果。

•通过计算模糊熵可以衡量各个规则之间的相似性和冲突性，减少推理过程中的错误和误差。

4.模糊决策•模糊熵可以用于评估模糊决策的可行性和合理性，提供一个衡量决策结果的指标。

•通过计算模糊熵可以确定最优的决策方案，从而达到更好的决策效果。

4. 模糊熵的优点和局限性•模糊熵具有以下优点：–能够处理不确定性和模糊性的问题，适用于许多实际的应用场景。

–提供了一个衡量模糊程度和不确定性的指标，有助于优化和改进模糊系统的性能。

–可以应用于许多领域，如控制系统、聚类分析、推理和决策等。

•模糊熵的局限性包括：–对于大规模问题，计算模糊熵可能会导致计算复杂度过高的问题。

–依赖于模糊集合的隶属度函数的选择，不同的隶属度函数可能会导致不同的模糊熵结果。

模糊熵的原理和应用实例1. 模糊熵的基本概念模糊熵是信息熵的一个扩展概念，用于评估模糊集合的模糊程度或不确定性。

在模糊集合理论中，熵是一种重要的指标，它可以衡量系统的混乱程度或信息量。

在真实世界中，很多事物的属性往往不是非黑即白的，而是具有模糊性质，因此需要引入模糊熵来描述这种模糊性质。

2. 模糊熵的计算方法模糊熵的计算方法主要有两种，即基于隶属度和基于分割区间。

下面将详细介绍这两种方法。

2.1 基于隶属度的计算方法基于隶属度的计算方法是模糊集合理论中常用的一种方法。

具体步骤如下：1.计算每个元素对于模糊集合的隶属度。

2.根据隶属度计算每个元素的信息量，即使用信息熵的计算公式。

3.对所有元素的信息量进行加权求和，得到模糊集合的模糊熵。

2.2 基于分割区间的计算方法基于分割区间的计算方法是另一种常用的模糊熵计算方法。

具体步骤如下：1.将模糊集合划分为若干个子集。

2.计算每个子集的信息熵。

3.对所有子集的信息熵进行加权求和，得到模糊集合的模糊熵。

3. 模糊熵的应用实例模糊熵在各个领域都有着广泛的应用。

下面列举几个实际应用的例子。

3.1 模糊图像处理模糊图像处理是一种可以消除图像模糊的方法。

通过计算图像的模糊熵，可以评估图像的模糊程度，并根据模糊程度采取相应的处理方法，从而提高图像的清晰度。

3.2 模糊决策在决策问题中，往往存在多个评价指标，而每个指标又具有模糊性质。

通过计算模糊熵，可以衡量各个指标的模糊程度，进而根据模糊程度进行决策，从而提高决策的准确性和可靠性。

3.3 模糊集成模糊集成是一种将多个模糊集合结合起来的方法。

通过计算模糊熵，可以评估各个模糊集合的模糊程度，进而确定各个模糊集合的权重或重要程度，从而在集成过程中更加准确地考虑不确定性因素。

3.4 模糊控制模糊控制是一种能够应对非精确信息和模糊要素的控制方法。

通过计算模糊熵，可以评估控制系统的模糊程度，进而根据模糊程度调整控制规则和参数，从而提高控制系统的鲁棒性和适应性。