动态时隙控制的双概率随机多址接入ad hoc网络MAC协议分析

提出了一种动态时隙控制的双概率随机多址接入MAC(DSTPMA)协议,用户终端以p1概率侦测空闲信道,以p2概率检测忙信道,并在发送状态调整时隙定位后接入信道发送信息分组。通过对多通道的DSTPMA协议的建模分析,得到了控制协议的系统吞吐量。仿真实验结果表明,理论分析与仿真结果相一致。

求解0-1动态优化问题的双概率原对偶遗传算法

在原对偶遗传算法(PDGA)的基础上,提出一种双概率原对偶遗传算法(DPPDGA).引入弱势基因位值与强势基因位值的概念,对二者赋予不同的对偶映射概率,并对两个对偶概率进行适应性调整.比较原始算法,改进算法使种群具有更理想的多样性,并利于种群较快地收敛到满意解.仿真结果表明,该算法在0-1动态优化问题的求解中具有更好的性能.

基于双概率神经网络的纹理图像识别

为提高纹理识别速度,在文献1纹理图像识别正确率较高的基础上,提出一种基于双概率神经网络(DPNN)的纹理图像识别方法。首先构造两个概率神经网络A和B,如果纹理特征明显,以较少的纹理特征能量特征作为网络A的输入参数即可识别,否则再加入统计特征和能量特征一起作为概率神经网络B的输入参数以达到较高的识别率。实验结果表明:采用双概率神经网络的纹理图像识别较文献1有更快的识别速度。

基于特征方程的某些图双概率可靠性的统一形式

设灾难发生时,图G=(V,E)的各顶点以独立概率p_1幸存,失效的顶点灾后以概率p2独立恢复功能(p_1>p_2).定义了双概率可靠性,利用减缩边递推公式得到路图、正则q-树和圈图的迭代式满足二阶特征方程,并利用它们各自的初值,计算得到它们的统一形式的通项表达式.

基于双概率相似关系的不完备决策系统数据补齐算法

针对某型导弹故障测试数据的部分缺失问题,提出一种基于双概率相似关系的不完备决策系统数据补齐算法。在ROUSTIDA算法的基础上,根据决策属性值将不完备决策系统划分为各个决策子系统,考虑不同决策子系统中相似对象对决策规则的影响,选择同一决策子系统内最相似的对象来填补条件属性缺失值,并通过实例进行验证分析。结果表明:该算法在一定程度上能降低计算的复杂性、提高填补率,并能有效解决ROUSTIDA算法可能存在的决策规则冲突问题。

双概率原对偶遗传算法与蚁群算法的融合研究

双概率原对偶遗传算法(DPPDGA)是原对偶遗传算法的一种改进型算法,赋予各基因位值不同的对偶映射概率,增强算法种群的多样性,具有更好的全局寻优性能,但不能利用系统中的反馈信息,出现无为的冗余迭代。最大最小蚁群算法(MMAS)则能够很好的利用系统中的反馈信息,通过对信息的累积更新寻求最优解,但初始信息素的匮乏制约着MMAS的求解效率。本文将两种算法进行融合,克服自身缺陷,优势互补。通过MATLAB仿真测试可知,该融合算法表现出求解精度高、稳定性强、全局搜索性能优的特点。

四格表精确检验双侧概率计算方法比较

四格表精确检验双侧概率计算方法比较第四军医大学卫生统计教研室宇传华，徐勇勇问题的提出精确概率是指比样本观察结果分布更为“极端”的四格表对应的概率之和。所谓“极端”四格表，一个客观的指标是：四格表左上角的基本数据ａ按递增或递减顺序排列后，概率小于等于样...

多孔介质分形结构热方程的多重双尺度概率模型与数值模拟

多孔介质分形结构既含有大量微米量级甚至纳米量级的微孔隙,也含有大量厘米甚至米量级的宏观孔洞。如果又假设复相材料和孔隙的就位性及形状大小服从某一概率分布。此时无论是理论分析或是数值计算均非常困难。本文对此问题,初步建立多重双尺度概率模型,井给出数值实验结果。

采用双混合分数/概率密度函数方法模拟混煤燃烧

混煤燃烧存在复杂的相互影响,将混煤当成单一煤种并采用单混合分数/概率密度函数(probability density function,PDF)方法计算,意味着忽略了煤种之间的影响,结果会产生很大偏差。而双混合分数/PDF方法可以分别定义各单煤性质并跟踪各单煤的燃烧过程,能够体现煤种之间燃烧特性的影响。利用单、双混合分数/PDF方法对同1台300 MW四角切圆锅炉进行模拟研究,并与实测数据进行对比,结果表明:双混合分数/PDF方法模拟的结果更符合混煤在炉内实际的燃烧情况。同时采用双混合分数/PDF方法模拟某一混煤燃烧过程,得到燃烧煤粉锅炉的流动,温度和烟气分布等特性。

双参数Weibull分布砖混骨料再生混凝土损伤模型

目的 研究砖混骨料再生混凝土再生骨料中砖块的质量分数对再生混凝土抗冻性能的影响,为砖块质量分数不统一的再生骨料的再利用提供技术支持。方法 对再生骨料中不同砖块质量分数的再生混凝土进行冻融循环后的单轴压缩试验,确定再生混凝土经冻融及荷载作用的损伤变量D,并基于双参数Weibull概率函数及Lemaitre等效应变理论建立再生骨料中不同砖块含量的再生混凝土冻融循环作用后单轴受压本构模型。结果 所得的本构模型与试验曲线拟合度较好;损伤变量D与应变的关系呈S型曲线,曲线的陡峭程度反映了初始损伤Dn的大小及试件抵抗荷载的能力;得到了冻融循环次数、再生骨料中砖块质量分数与损伤变量的关系,经冻融循环后再生混凝土中再生骨料的砖块质量分数由0到30%时初始损伤度增加了32.5%。结论 再生骨料中砖块质量分数的增加,能够加快再生混凝土损伤演化的速度,使再生混凝土抗冻性能劣化。

双变量高斯概率积分的计算

在信号处理的应用中 ,经常需要计算双变量高斯概率密度函数在四个象限上的积分值 .当随机变量的均值不为零时 ,用通常的积分方法计算这些积分的闭合形式解是行不通的 .人们曾经提出过许多种数值解法 ,然而 ,这些解法的准确度都受到各种条件的制约 .在本文中 ,用特征函数解法推导出了这个问题的闭合形式解 .这个解法是以著名的合流超几何函数的形式推出的 .当随机变量的均值为零时 ,这个解在第一象限上的积分值可简化为一个已知的结论 .这个解可用某些软件包 (如MAPLE)来解 .

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法(improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA)的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。

带干扰风险模型下的破产概率双边界的估计

作者用Wald鞅方法对带干扰风险模型下的破产概率进行了研究,基于不同的寿命分布族分别得到了破产概率的上下界,并将其与前人的结果进行了比较。

关于SAS软件中的精确概率

目的：对于小样本四格表资料，需要用Ｆｉｓｈｅｒ精确概率进行计算，但是，Ｆｉｓｈｅｒ的精确概率计算比较大，常借助计算机软件进行。现在国内许多院校采用著名的ＳＡＳ软件进行教学和对资料的统计分析。然而ＳＡＳ软件中的精确概率计算同国内医学统计学中计算方法不相同，因此常常出现偏差，引起误解，甚至得出错误的结论。方法：本文中例１资料采用完全随机分组设计，使用ＳＡＳ软件进行Ｆｉｓｈｅｒ精确概率检验。结果：ＳＡＳ软件中左右侧，双尾概率不等于医学统计学中的单双侧概率。结论：对于小样本四格表资料，应采用ＳＡＳ软件中的精确概率（即概率极端法）进行计算，在一定条件下左右侧。

柔性流水车间排产问题的一种协同进化CGA求解方法

为了解决柔性流水车间排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem,FFSP),设计了一种动态协同进化紧致遗传算法(dynamic co-evolution compact genetic algorithm,DCCGA)作为全局优化算法。DCCGA算法基于FFSP特点,构建了描述问题解空间分布的概率模型,并对标准紧致遗传算法(compact genetic algorithm,CGA)的进化机制以及个体选择方式进行了改进。在其进化过程中,2个概率模型结合最优个体继承策略协同进化,并以一定的频率进行种群基因分布信息的交流,提高了算法进化过程中的种群基因信息多样性,增强了优良进化趋势的稳定性以及算法持续进化的能力。设计实验对DCCGA算法中新引入的重要参数进行了分析和探讨,确定了最佳参数值。最后,采用不同规模的FFSP实例对DCCGA算法进行测试,与已有算法进行对比分析,验证了DCCGA算法对于解决FFSP的有效性。

基于形态学与不完全树形小波分解的图像纹理特征提取算法

针对不完全小波树形结构分解提取纹理特征仅对清晰度高的图像效果佳,运算速度慢的问题,提出基于形态学预处理的不完全小波树形分解快速提取图像纹理特征的算法。首先采用形态学高帽—低帽变换对图像进行预处理,去除图像噪声,增强对比度;在提取纹理特征时,采用一致性判别;对于一致性强的图像,只利用图像的一部分进行不完全小波树形结构分解提取出能量、方向性等纹理特征,提高了运算速度;最后使用双概率神经网络(DPNN)的方法自适应地对纹理图像进行识别。利用Brodatz纹理库进行了仿真实验,并将该算法应用到了现场拍摄的海水中藻类细胞图像的识别。实验结果表明,该算法特征提取和识别速度快,尤其对于清晰度不高、现场拍摄的纹理图像具有较好的效果。

求解动态背包问题的改进原对偶遗传算法

动态背包问题是一类常见的工程设计问题,同时也是动态进化算法研究领域的难点之一。将贪婪近似法与双概率原对偶映射思想相结合,提出一种求解动态背包问题的改进双概率原对偶遗传算法。一方面,针对传统遗传算法求解动态问题时存在多样性缺失的缺陷,从保持等位基因多样性角度出发,引入基于基因位值的双概率对偶映射,该映射通过弱势基因位值的概念,在迭代过程中根据该数目对两个对偶概率进行适应性调整,使种群具有较理想的多样性;另一方面,通过当前环境反馈的启发式信息使种群较快地搜索到"可行优秀"区域,使得算法更快地追踪最优点的变化轨迹。仿真结果表明,采用该贪婪法后的原对偶遗传算法在动态背包问题的求解中具有较好的性能。

基于双倾斜度概率的流形模型3D打印层切优化方法

3D打印在现代医学、高端制造领域应用广泛。现有的3D打印尚难以满足复杂形态的成形精度和效率需求。为此,本文提出了基于双倾斜度概率(Dual Inclinations Probability,DIP)的流形模型3D打印层切优化方法,DIP模型同时考虑了层切面倾斜和增厚方向倾斜的双重因素,以表征丝杠螺母运动副旋合误差、反向旋合背隙、伺服系统热效应等不确定因素。先构建流形模型的沿坐标轴的凸包围盒,通过最小体积外接圆柱获得高径比,再通过面片正交投影,获得向Oxy、Oxz和Oyz面的投影面积,以此确定3D打印最优层切方向(z向)。然后,构建关于层切面倾斜度的复合变量,建立广义卡方分布的层切倾斜度概率模型,用特定点与两面角法建立非水平面的有界面坐标方程。进一步,建立了增厚方向倾斜的倒圆锥正态概率分布模型。通过层切面梯度变化规律确定有界层切面z向最大值和最小值,运用网格面片区间分块法和层次智能筛选面片,确定与各层切平面相交的面片。提取关联的面片集合与该面片集合在有界层切面的正投影的拓扑同胚关系,通过每层截面的截交线复合环,获得3D打印流形模型的有向多连通域。根据Cavalieri原理,计算每层多面棱柱体积,以体积误差和残余高度为判定准则,对分层切片策略进行迭代优化,最终,通过DIP模型得到对不确定因素容差最大的最优鲁棒分层切片策略。以人体枢椎骨为例进行物理实验验证,打印件残余高度最大降低10.12%,阶梯效应得到抑制,证明本文方法可提高不确定因素扰动下的3D打印成形精度。

骑行者智能手机使用行为的影响因素与风险情景

对校园内部骑行者使用手机行为的原因和情景,开展了基于人机工程学的综合研究。通过当面采访、实地录像记录,统计了骑行中使用手机的比例;通过问卷方法,调查了骑车人使用手机的频度及原因、以及对于骑行中使用手机行为影响的认识。构建Bayes二项互补双对数概率模型,综合对骑行中使用手机行为的因素,分析了行驶环境、行驶时间、天气等客观条件和骑行者的性别、习惯、心情等主观因素。结果表明:所调查的校园内骑行者使用手机的概率为3.2%,骑行情景多发生在路段和工作日时间。该研究结果可为骑行文明规范的引导和相关安全法规的设定提供了依据和方向。