一、定義
由性質(2)可以看出，當兩個直覺模糊集完全相等的時候，直覺模糊交叉熵最小，所以交叉熵可以用來度量兩個直覺模糊集之間的差異程度或距離；而性質(5)則為直覺模糊交叉熵距離的大小比較提供了充足依據。直覺模糊交叉熵將資訊熵的涵義加以推廣，在保留原有直覺模糊集完整資訊的基礎上，還可以用來測量直覺模糊集之間的模糊程度和未知程度，當兩個直覺模糊數的交叉熵值越大時，意味著兩者的距離越遠。下面通過舉例來驗證直覺模糊熵比傳統的直覺模糊距離測度公式能更好地反映資料之間的差異性。
直覺模糊熵的多屬性決策及matlab應用
一 直覺模糊熵 二 直覺模糊熵在模糊多屬性決策中的應用 三 用直覺模糊集的評價步驟 四 例項分析及matlab程式 一 直覺模糊熵 直覺模糊集不再像模糊集一樣是單值隸屬度，而是同時包含了真隸屬現用度 假隸屬度和猶豫隸屬度。直覺模糊熵的公理化定義最先是由p.burillo,h.bustince在199...
熵與交叉熵
針對引文中的問題 如果乙個字出現的頻率為yi 則該字所使用的編碼bit數為lo g1yi 如果整段文字的概率分布都已知，那我們可以得出編碼乙個字所需的最優bit數 h y iyil og1y i 其中h y 就是熵 如果我們已知的是乙個錯誤的分布，並且使用該分布確定的編碼bit數，稱為交叉熵h y ...
cross entropy交叉熵 相對熵
1.熵用來表示所有資訊量的期望。2.相對熵又稱kl散度,如果我們對於同乙個隨機變數 x 有兩個單獨的概率分布 p x 和 q x 我們可以使用 kl 散度 kullback leibler kl divergence 來衡量這兩個分布的差異。3.交叉熵 相對熵 p的熵 交叉熵。在機器學習中，我們需要...