一类具有Ornstein-Uhlenbeck过程的随机捕食者-食饵模型的指数绝灭、平稳分布和概率密度函数

该文建立了一类具有Ornstein-Uhlenbeck过程、恐惧效应、Crowley-Martin型和修正的Leslie-Gower型功能反应函数的捕食者-食饵模型.首先通过构造合适的Lyapunov函数证明了全局解的存在唯一性,随后获得了两物种指数绝灭和平稳分布存在的充分条件.进一步通过求解相应的Fokker-Planck方程得到了概率密度函数的具体表达式.最后通过三个数值例子验证了理论结果的可行性,其研究表明随机干扰的波动强度和回复速率均会影响种群的生存.

结合概率密度函数和主动轮廓模型的磁共振图像分割

为了提高大脑磁共振图像的分割精度,提出了一种新的图像分割算法。首先,分析了常用于大脑磁共振图像分割的高斯混合模型和主动轮廓模型的优缺点,联合高斯混合模型的概率密度函数和主动轮廓模型的能量函数构造了一个新的能量函数。然后,利用遗传算法和最大期望算法获取概率密度函数的参数值。最后,利用水平集方法和梯度下降流法,对获得的能量函数进行最小化,从而得到最终的分割结果。与传统方法相比,本文算法对脑组织中的白质和灰质的分割精度分别提高了6.73%和14.07%。该算法利用像素点的区域信息和概率值驱动主动轮廓曲线的演化,能有效区分具有相近灰度值的不同区域,从而提高了大脑磁共振图像的分割精度。

基于高斯混合模型的非高斯随机振动幅值概率密度函数

针对非高斯振动信号的幅值概率密度函数难以用数学模型表述的问题,提出了基于高斯混合模型的非高斯概率密度函数表示方法。首先,基于时域样本信号得到非高斯振动信号的高阶矩估计值。其次,基于高斯随机过程偶次高阶矩之间的定量关系,结合二阶高斯混合模型建立方程组,求解得到混合模型中每个高斯分量的方差和权值。然后,将各高斯分量的权值和方差代入高斯混合模型,得到适用于对称非高斯振动信号的幅值概率密度函数。最后,通过仿真信号和实测振动信号,验证了该方法的有效性和适用性。

基于土壤水分动态随机模型的土壤湿度概率密度函数研究进展

简要回顾和评述了几个典型土壤水分动态随机模型和相应的土壤湿度概率密度函数,并基于这些模型的模拟结果就系统随机波动、气候因素、土壤特性、植被条件、地形特征对稳定状态土壤湿度概率密度函数的影响分别进行了分析和讨论,同时还引用相关的实验结果对这些影响进行佐证。结果表明,土壤湿度概率密度函数对以上因子的响应非常敏感,对揭示土壤水分动态和诠释生态水文现象有很好的指导意义。指出未来土壤湿度概率密度函数的研究方向:开发更加逼近真实情况的随机模型;用土壤湿度概率密度函数的思想量化植被水分胁迫、耦合土壤水分动态与养分动态;对某一地区建立其土壤湿度概率密度函数,并用该函数指导其他相关的生态建设和研究。

输出概率密度函数的最优跟踪控制:均方根B-样条模型

在分析均方根B样条模型在实现输出概率密度函数最优跟踪控制时存在的问题的基础上,提出了将最优跟踪控制转化为非线性状态约束下的跟踪误差最优调节器,然后依据非线性状态约束和系统模型的特点分别设计了鲁棒变结构控制器及非线性观测器,并利用误差补偿控制来保证非线性观测器误差的有界性.仿真结果表明了提出的转换控制策略的有效性.

利用高斯混合模型实现概率密度函数逼近

针对图像的概率分布密度函数的不确定,利用有限高斯混合模型逼近图像的概率分布密度函数。理论上证明了有限高斯混合模型可以以任意精度正逼近实数上的非负黎曼可积函数,特别可以逼近任意的概率分布密度函数。实例表明有限高斯混合模型逼近已知分布密度函数或未知分布密度函数时,具有逼近精度高等优点,为函数逼近提供了理论和技术支持。

基于变构模型的概率密度函数的教学探索

笔者把变构模型理论应用到教学中去,对概率密度函数的教学问题进行了有益的探索.借助于学生的先拥概念提出了一种新颖的概率密度函数的教学导入方式,分析了概率密度函数的说明功能和应用功能,结合统计方法揭示了概率密度函数的本质属性.

基于有理平方根B样条模型的概率密度函数形状控制

This paper presents a new method for the modeling and control of the output probability density functions (PDFs) of linear stochastic systems. At first, a new PDF approximation method,namely the rational square-root B-spline model is proposed and the innovative concept of pseudoweights is introduced. The new model is then compared with the existing B-spline models in terms of feasible domains. Next, a controller is developed to realize the output PDF tracking performance.An alternative minimal entropy control strategy is also provided for the case that no target PDF is available. Finally, illustrative examples indicate the effectiveness of the proposed algorithms.

考虑碰撞的两相湍流概率密度函数代数应力模型

该文在考虑碰撞作用的湍流两相概率密度函数模型基础上,在二维空间直角坐标系下推导出了颗粒相质量守恒、动量守恒和颗粒应力守恒方程组的代数形式,进而得到代数应力模型。将代数应力方程应用于线性剪切两相流,计算数值与实验结果进行比较,验证模型的正确性。

科尔沁沙地土壤水分动态分析及其概率密度函数模拟

基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用2006—2010年5～9月土壤水分连续监测数据及日降水资料,分析科尔沁沙地固定沙丘和沙质草地生长季根系层土壤水分动态及其与降水格局的关系,研究点尺度土壤水分概率密度函数,并对Laio模型涉及的13个参数进行了敏感性分析。结果表明:①研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在4～10月的生长季,占全年降水量的93%;0～5 mm降水事件占全年降水事件的73%,但其降水量只占全年降水量的25%;降水间隔期以0～10 d为主,占全年无降水期的38%,其频数最高,占全年间隔期频数的87%。②固定沙丘和沙质草地根系层厚度分别为0～100 cm和0～70 cm,沙质草地根系层土壤水分显著高于固定沙丘;两类沙地7月份的土壤水分都显著高于生长季其他月份。③两类沙地生长季根系层土壤水分均服从正态分布;通过Laio模型得到了两类沙地生长季根系层土壤水分概率密度函数p(s),其峰值及峰值出现的位置和峰的阔度均与观测结果很接近,说明Laio模型能对科尔沁沙地土壤水分概率密度函数进行较好的模拟。④Laio模型涉及的13个参数中,对p(s)最为敏感的参数是降水频率λ、平均降水量α、最大蒸散量Emax、水分胁迫点s*和凋萎系数sw,主要影响p(s)曲线的峰值。

偏斜非高斯随机振动信号幅值概率密度函数研究

偏斜非高斯振动信号幅值概率密度没有明确、简洁的解析表达式。研究概率密度的解析表达式,对于非高斯振动理论研究具有重要意义。针对以上需求,提出了一种基于高斯混合模型的概率密度函数表示方法。首先,通过时间样本序列得到偏斜非高斯振动信号前五阶矩的估计值。其次,根据平稳高斯随机过程各阶矩之间的定量关系,结合二阶高斯混合模型的数学表达式建立方程组,求解得到混合模型中每个高斯分量的均值、标准差和权重系数。然后,将每个高斯分量的参数代入高斯混合模型,得到偏斜非高斯振动信号的幅值概率密度的解析表达式。最后,将所提出的方法应用于仿真非高斯加速度信号和实测非高斯振动应力信号,充分验证了该方法的有效性和适用性。

输运概率密度函数中的小尺度标量混合建模

输运概率密度函数方法能精确地求解湍流燃烧中的有限化学反应速率,但小尺度上分子扩散引起的组分变化则需要通过标量小尺度混合模型来模拟。论文综述了当前湍流预混燃烧中混合模型研究的最新进展。首先介绍了现有标量混合模型在不同预混燃烧模式下的表现:对于火焰面燃烧模式,保持组分空间的临近性对于标量混合模型非常重要,标量混合频率受火焰结构影响显著;对于破碎反应区模式,组分空间保持临近性的重要性有所减弱,标量混合频率由湍流主导。接着介绍了最新基于直接数值模拟数据的标量小尺度混合机制和建模研究,包括湍流预混燃烧中反应标量小尺度耗散机制、反应标量混合时间尺度在不同燃烧模式下的演化规律、依据线性混合思路构建的标量混合时间尺度模型。针对不同湍流预混燃烧模式的模型验证表明:相比于已有湍流混合时间尺度模型,新模型显著提升了对湍流预混火焰中的标量耗散率和燃烧特性的预测精度。最后介绍了大涡模拟/输运概率密度函数方法在近极限湍流预混火焰,如甲烷预混值班火焰和湍流对冲预混火焰中的应用,验证了其对贫燃、高湍流度条件下的湍流-化学反应相互作用及局部熄火/再燃现象的预测能力。

敏感负荷电压凹陷敏感度概率密度函数及应用

提出了基于最佳平方逼近法来评估敏感负荷电压凹陷敏感度的新方法。该方法利用勒让德多项式来拟合敏感度参数的概率密度函数,采用累积求和方式评估敏感负荷凹陷敏感度。与传统方法比,本方法直接根据样本信息来推断概率分布模型,避免了主观假设方法的不足,使得评估结果更加合理、客观。通过对4种典型概率分布与相应的最佳平方逼近概率模型的逼近检验,结果表明所得到的逼近多项式有很好的拟合性能。利用该方法对PC机进行凹陷敏感度评估,结果证明了其正确性和有效性。

求解离子通道开关持续时间概率密度函数的Q-矩阵法

系统地阐述了离子通道门控动力学中求解任意马尔科夫门控模型的开关持续时间概率密度函数的 Q-矩阵法的理论基础 ,推导了相应的计算公式 ,并用此法求解了 PC12细胞 K+离子通道门控模型的开关持续时间的概率密度函数 (pdf)

随机分布系统的输出概率密度函数建模及控制研究综述

随机控制是控制理论与应用的一个重要分支。由于大量实际系统存在非高斯或非线性干扰信号,针对这类系统提出了输出密度函数形状控制方法,以输出概率密度函数作为研究和控制对象,系统地分析多种建模和控制方法。本文围绕输出PDF控制,综述了其控制原理;深入梳理了四种利用B样条模型逼近输出概率密度函数的建模方法以及输出PDF模型建立之后,实现对输出PDF形状完全跟踪的不同跟踪控制算法;最后,指出随机分布控制中存在的问题。

基于概率密度函数的软测量方法及其在烟气含氧量中的应用

现场采集的数据多为动态的生产数据,常规的数据预处理方法不能完全剔除数据中存在的各种有色噪声。针对该问题,提出了一种基于概率密度函数的烟气含氧量软测量方法,建立基于神经模糊系统的烟气含氧量软测量模型,将概率密度函数控制的思想引入到模型参数的辨识算法中,以克服有色噪声的影响。仿真结果表明,文中提出的新型软测量方法具有较高的建模精度,特别是在测量数据存在噪声的情况下,能够有效地解决烟气含氧量的预测问题。

网络环境下一种基于概率密度的信任博弈模型

随着可信计算的飞速发展,网络可信受到越来越多研究者的关注,信任模型的研究是其中主要研究内容之一.本文提出一种网络环境下基于概率密度的信任博弈模型,将信任模型的研究和网络环境相结合,把整个信任系统分为证据收集、基于概率密度的信任度量以及服务博弈三部分.证据收集模块利用数据挖掘和关联规则匹配进行信任证据的判断与评估.信任度量模块将信任细分为信任度和确定度,并按照熵原理使用概率密度函数来表现.虽然信任度量的目的是为了指导服务,单纯依靠信任度量并不可靠,服务博弈模块将度量结果结合支付矩阵进行博弈分析,计算出服务提供者行为的混合合纳什均衡策略.在三部分的分析过程中,与网络环境紧密结合,因此该方法对于网络可信的研究具有重要指导意义.

实用多朝向太阳辐照度概率密度函数研究

利用安装在国内多地12朝向太阳辐照度远程监测系统所采集的数据,分析和比较不同地区的太阳辐照度概率分布特性,针对其截断双峰性、时序周期性和不确定性的基本特征,选用双贝塔混合模型,构建不同朝向、不同时间尺度(年、月、时)的太阳辐照度概率密度函数,搭建相应的数据库,为光伏发电系统的规划与建设提供科学依据,为大型光伏电站对电网安全与稳定运行影响的研究提供数学模型。

基于概率密度和轮廓的三维模型检索

针对基于轮廓检索算法(SIL)和基于概率密度检索算法(DBF)对三维模型描述的不足,提出一种基于概率密度和轮廓的三维模型检索算法。利用高斯核密度函数描述模型投影轮廓特征的分布,计算不同模型在同一坐标平面内投影轮廓特征分布的相似度,以得到模型间的相似度。该算法相比SIL对模型轮廓描述更全面,比DBF具有更强的抗干扰性。在PSB数据库上的检索结果表明,与经典算法相比,该算法具有更高的检索准确率。

结合Kriging模型权重信息熵函数的结构可靠性研究

为提高基于Kriging模型信息熵函数(Information Entropy Function,H)的可靠性计算效率,考虑样本点与极限状态曲面的空间距离和随机变量的概率密度函数,通过对样本点的信息熵赋予不同的权值,提出权重信息熵函数(Weight Information Entropy Function,WH)。该学习函数选择更接近极限状态曲面且概率密度函数值较大的样本点更新Kriging模型,从而减少对功能函数的调用次数,有效提高可靠性计算效率。通过算例表明:与其他学习函数相比,WH学习函数在建立Kriging模型过程中所需要的样本点更少,收敛速度更快,计算效率更高。