Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.4
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pp.457-465
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2011
Sample entropy (Vasicek, 1976) has poor performance, and several nonparametric entropy estimators have been proposed as alternatives. In this paper, we consider a piecewise uniform density function based on quantiles, which enables us to evaluate entropy in each interval, and study the poor performance of the sample entropy in terms of the poor estimation of lower and upper quantiles. Then we propose some improved entropy estimators by simply modifying the quantile estimators, and compare their performances with some existing estimators.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.11
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pp.4611-4624
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2020
Future network scenario will be a heterogeneous wireless network environment composed of multiple networks and multimode terminals (MMT). Seamless switching and optimal connectivity for MMT among different networks and different services become extremely important. Here, a vertical handoff algorithm combined an improved entropy weighting method based on grey relational analysis (GRA) is proposed. In which, the improved entropy weight method is used to obtain the objective weights of the network attributes, and GRA is done to rank the candidate networks in order to choose the best network. Through simulation and comparing the results with other vertical handoff decision algorithms, the number of handoffs and reversal phenomenon are reduced with the proposed algorithm, which shows a better performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.3
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pp.50-59
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2011
In this paper, we present a spectrum sensing method by exploiting the relationship of previous and current detected data sets in frequency domain. Most of the traditional spectrum sensing methods only consider the current detected data sets of Primary User (PU). Previous state of PU is a kind of conditional probability that strengthens the reliability of the detector. By considering the relationship of the previous and current spectrum sensing, cross entropy-based spectrum sensing is proposed to detect PU signal more effectively, which has a strengthened performance and is robust. When previous detected signal is noise, the discriminating ability of cross entropy-based spectrum sensing is no better than conventional entropy-based spectrum sensing. To address this problem, we propose an improved cross entropy-based frequency-domain spectrum sensing. Regarding the spectrum sensing scheme, we have derived that the proposed method is superior to the cross entropy-based spectrum sensing. We proceed a comparison of the proposed method with the up-to-date entropy-based spectrum sensing in frequency-domain. The simulation results demonstrate the performance improvement of the proposed spectrum sensing method.
Driven by the vague assessment big data, a product service system (PSS) evaluation method is developed based on a hybrid model of multi-weight combination and improved TOPSIS by relative entropy. The index values of PSS alternatives are solved by the integration of the stakeholders' vague assessment comments presented in the form of trapezoidal fuzzy numbers. Multi-weight combination method is proposed for index weight solving of PSS evaluation decision-making. An improved TOPSIS by relative entropy (RE) is presented to overcome the shortcomings of traditional TOPSIS and related modified TOPSIS and then PSS alternatives are evaluated. A PSS evaluation case in a printer company is given to test and verify the proposed model. The RE closeness of seven PSS alternatives are 0.3940, 0.5147, 0.7913, 0.3719, 0.2403, 0.4959, and 0.6332 and the one with the highest RE closeness is selected as the best alternative. The results of comparison examples show that the presented model can compensate for the shortcomings of existing traditional methods.
Relative entropy is a divergence measure between two probability density functions of a random variable. Assuming that the random variable has only two alphabets, the relative entropy becomes a cross-entropy error function that can accelerate training convergence of multi-layer perceptron neural networks. Also, the n-th order extension of cross-entropy (nCE) error function exhibits an improved performance in viewpoints of learning convergence and generalization capability. In this paper, we derive a new divergence measure between two probability density functions from the nCE error function. And the new divergence measure is compared with the relative entropy through the use of three-dimensional plots.
Aiming at the defect detection quality of denim fabric, this paper designs an improved algorithm based on the optimized Gabor filter. Firstly, we propose an improved defect detection algorithm of jean fabric based on the maximum two-dimensional image entropy and the loss evaluation function. Secondly, 24 Gabor filter banks with 4 scales and 6 directions are created and the optimal filter is selected from the filter banks by the one-dimensional image entropy algorithm and the two-dimensional image entropy algorithm respectively. Thirdly, these two optimized Gabor filters are compared to realize the common defect detection of denim fabric, such as normal texture, miss of weft, hole and oil stain. The results show that the improved algorithm has better detection effect on common defects of denim fabrics and the average detection rate is more than 91.25%.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.1
no.2
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pp.1-6
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2013
In this paper, we evaluate performance of existing similarity measurement metric and propose a novel method using user's preferences information entropy to reduce MAE in memory-based collaborative recommender systems. The proposed method applies a similarity of individual inclination to traditional similarity measurement methods. We experiment on various similarity metrics under different conditions, which include an amount of data and significance weighting from n/10 to n/60, to verify the proposed method. As a result, we confirm the proposed method is robust and efficient from the viewpoint of a sparse data set, applying existing various similarity measurement methods and Significance Weighting.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9A
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pp.896-905
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2010
In this paper, we present a new sensing method based on phase entropy. Entropy is a measurement which quantifies the information content contained in a signal. For the PSK modulation, the information is encoded in the phase of the transmitted signal. By focusing on phase, more information is collected during sensing, which suggests a superior performance. The sensing based on Phase entropy is not limited to PSK signal. We generalize it to PAM signal as well. It is more advantageous to detect the phase. The simulation results have confirmed the excellent performance of this novel sensing algorithm.
A cantilever beam with a breathing crack is studied to improve the breathing crack identification sensitivity by the parametric optimization of sample entropy and wavelet transformation. Crack breathing is a special bi-linear phenomenon experienced by fatigue cracks which are under dynamic loadings. Entropy is a measure, which can quantify the complexity or irregularity in system dynamics, and hence employed to quantify the bi-linearity/irregularity of the vibration response, which is induced by the breathing phenomenon of a fatigue crack. To improve the sensitivity of entropy measurement for crack identification, wavelet transformation is merged with entropy. The crack identification is studied under different sinusoidal excitation frequencies of the cantilever beam. It is found that, for the excitation frequencies close to the first modal frequency of the beam structure, the method is capable of detecting only 22% of the crack depth percentage ratio with respect to the thickness of the beam. Using parametric optimization of sample entropy and wavelet transformation, this crack identification sensitivity is improved up to 8%. The experimental studies are carried out, and experimental results successfully validate the numerical parametric optimization process.
Encrypted traffic classification plays a vital role in cybersecurity as network traffic encryption becomes prevalent. First, we briefly introduce three traffic encryption mechanisms: IPsec, SSL/TLS, and SRTP. After evaluating the performances of support vector machine, random forest, naïve Bayes, and logistic regression for traffic classification, we propose the combined approach of entropy estimation and artificial neural networks. First, network traffic is classified as encrypted or plaintext with entropy estimation. Encrypted traffic is then further classified using neural networks. We propose using traffic packet's sizes, packet's inter-arrival time, and direction as the neural network's input. Our combined approach was evaluated with the dataset obtained from the Canadian Institute for Cybersecurity. Results show an improved precision (from 1 to 7 percentage points), and some application classification metrics improved nearly by 30 percentage points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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