根據熵、聯合熵、條件熵、相對熵、互資訊等可以計算多屬性決策的權重，因此，需要了解各種離散熵的計算。
一、資訊熵的概念
2023年，夏農claude e. shannon引入資訊（熵），將其定義為離散隨機事件的出現概率。乙個系統越是有序，資訊熵就越低；反之，乙個系統越是混亂，資訊熵就越高。所以說，資訊熵可以被認為是系統有序化程度的乙個度量。
（三）條件熵
在隨機變數x發生的前提下，隨機變數y發生所新帶來的熵定義為y的條件熵，用h(y|x)表示，用來衡量在已知隨機變數x的條件下隨機變數y的不確定性。
且有此式子成立：h(y|x) = h(x,y) – h(x)，整個式子表示(x,y)發生所包含的熵減去x單獨發生包含的熵。
Matlab程式設計計算任意階精度的離散格式係數
離散格式的任意階導數，只要精度和點數確定後。對應各點的係數可以通過taylor展開待定係數法計算得到。個人構造一些格式時，常常手動展開，計算係數的程式也已經寫過很多次。這裡乾脆掛在網上，避免每次使用的時候都得找半天甚至重寫。當前格式我們只實現了最一般情形下的離散係數計算，緊緻格式係數的計算和重構係數...
直覺模糊熵的多屬性決策及matlab應用
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直覺模糊交叉熵 灰關聯度係數及matlab應用
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...