信息熵理论始于Hartley、Shannon与Wiener等人所做的开创性工作。通常意义下的信息熵理论指的是Shannon提出的信息熵定理以及由信息熵定理推导出的最大信息熵的理论体系。Hartley指出信息具有物质和感知两层属性。本文以感知信息不确定性量化为研究对象,以感知信息在可靠性工程中的应用需求来建立感知信息测度为主线。感知信息测度具有理论研究背景需求,在实际工程应用中感知信息测度又得以验证和扩展。全文的理论研究与应用扩展工作互相交织和相互补充。论文首先在对经典信息论的由来及信息熵概念的泛化等介绍的基础上,分析了信息感知属性的空间表述问题和可靠性工程对感知信息测度的应用需求。然后,研究了感知信息熵函数的公理体系需求,给出感知信息空间定义,提出Wang-Huang熵定理并给出其相关性质,以建立一种多维感知信息熵测度理论。接着,从可靠性工程实际应用需求出发,即分别从可靠性优化、风险评价以及系统效能量化三个方面,对感知信息测度理论进行验证和扩展性应用。通过对感知信息熵测度理论及应用研究,本文取得了如下创新性成果：(1)归纳了Shannon信息熵理论的局限性及其根本原因。分析了Shannon信息熵函数连续性的含义、可加性的定义以及信息熵定理所用经典算例的缺陷。以范式的观点分析可靠性工程中风险分析与系统效能等的定义与信息熵定理滥用之间的关系。给出了信息熵定理局限性产生的根本原因：公理体系的不适用性和不完备性。以增加熵函数的有界性条件来完善感知信息熵的理论体系。(2)分析了感知信息熵与感知信息的最大值和极值条件。对感知信息与感知信息熵定义了不同的概念。由边际效益递减律定义感知信息的均衡特性。分析了感知信息的回归特性。建立了感知信息熵到感知信息函数的映射。给出了感知信息熵与感知信息的关系,即感知信息熵测度可作为对感知信息不确定程度量化的一种均衡意义上的范式。(3)提出了Wang-Huang熵定理及其熵函数的相关性质。通过对信息熵函数逼近方法的介绍,研究感知信息最大信息熵所应具有的性质。在Shannon信息熵定理假设条件的基础上,应用感知信息的边际效益递减律,建立感知信息熵函数的公理化条件。在感知信息熵函数应该满足的公理化条件下,以Wang-Huang熵的形式定义了量化多维感知信息的一种测度。采用函数逼近方法对定理的唯一性进行了证明。分析Wang-Huang熵定理得出的最大感知信息熵推论,并与Shannon信息熵定理推导得出的最大信息熵进行了比较。(4)感知信息熵测度对系统可靠性的优化。介绍了当前信息理论体系中的Kullback-Leiber交叉熵概念以及由其引出的交叉熵方法。应用交叉熵方法,对典型可靠性优化问题进行了实例分析。由Wang-Huang熵定义了一种感知交叉熵。分析了感知交叉熵的边界。按照感知交叉熵测度,定义了虚拟最短路径概念,建立了用于系统可靠性的优化的感知交叉熵模型。(5)风险评价的最大感知信息熵方法。分析风险优先数(RPN)方法的本质不足：RPN方法组合误差的依赖性以及RPN函数各指标权重选择的非均衡性。根据最大感知信息熵,以风险可能数定理的形式定义一种新的风险度量和风险评价方法。同时,根据风险可能数定理给出了最小风险可能数推论。对风险可能数的物理意义展开讨论,并将风险优先数与风险可能数这两种方法进行比较。(6)系统效能量化的三元一体方法。分析目前系统效能量化ADC方法的不足。讨论系统效能函数的公理体系需求。根据最大感知信息熵,扩展系统效能函数的公理体系。建立系统效能函数与感知不确定性函数之间的映射。为提高系统效能量化方法的有效性,应用Peirce三元一体关系逻辑模型建立一种新的系统效能量化方法。在结论部分,本文对前言部分提出的信息感知属性的空间表述问题进行了回答,可归纳为：感知信息熵与感知信息具有不同的最大值和极值条件；综合语法、语用、语义三层意义的感知信息熵具有统一的测度。