熵值法（Entropy Method）是一种用于确定多个评价指标权重的方法，它基于熵的概念，是一种客观赋权法。它的基本思想是根据各指标之间相互关系，利用熵值来度量指标之间的差异程度，从而确定指标的权重。熵值法在多指标决策、数据挖掘和综合评价等领域都有广泛应用。

熵是热力学中用来描述系统混乱程度的物理量。在信息论中，熵被用来度量信息的不确定性或混乱程度。熵值法的基本思想是利用熵来度量指标之间的差异程度，从而确定指标的权重。

熵值法的计算过程一般包括以下几个步骤：

1. 数据标准化：由于不同指标之间往往具有不同的量纲和数量级，因此需要对其进行标准化处理，将数据转换为[0,1]区间内的数值。

2. 计算各指标的熵值：根据标准化后的数据，计算各指标的熵值。熵值的计算公式为：H=-∑(pi log pi)，其中pi表示第i个指标在所有指标中所占的比例。

3. 计算各指标的权重：根据各指标的熵值，计算各指标的权重。权重的计算公式为：Wi= (1-Hi)/∑(1-Hi)，其中Wi表示第i个指标的权重，Hi表示第i个指标的熵值。

4. 计算综合评价值：根据各指标的权重和标准化后的数据，计算综合评价值。综合评价值的计算公式为：V=∑(Wi*xi)，其中V表示综合评价值，Wi表示第i个指标的权重，xi表示第i个指标的标准化值。

熵值法具有客观性、合理性和简洁性等优点，但也存在一些局限性，如对于指标数量较多的综合评价问题，熵值法的计算量较大，且在计算过程中对数据的微小变化敏感。因此，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的权重确定方法。