地震孕育非线性动力学过程研究的“扩展概率法”

本文认为，小破裂可以扩展成大破裂，“扩展”行为是随机发生的，任何一个大破裂都可以视为小破裂随机“扩展”的一次“实现”．研究小地震破裂“扩展”成大地震破裂的概率特征，是合理研究地震孕育动力学过程的一个有效方法．对于理想的分形介质，给定任何一组成等比数列增大的破裂尺度Ｓ０，Ｓ１，…，Ｓｎ，存在一个不变的“扩展”概率Ｐ，使得破裂由Ｓｉ“扩展”为Ｓｉ＋１的概率为常数．如果假设地壳介质是理想分形介质，则可以通过小震统计，以“扩展”概率为“桥梁”，预测大震发生的概率．如果假设地壳介质不是理想分形介质，则研究Ｐ值随时间、空间、震级等情况的变化规律，有助于对地震孕育的非线性动力学过程产生更本质的认识．总之，复杂的地震孕育动力学过程可以简化为“扩展”概率Ｐ的特征和变化规律的研究．

扩展概率数据关联算法

在多目标跟踪过程中,为了提高目标跟踪准确率、减少目标丢失,基于目标数目定义了联合关联事件,研究了扩展概率数据关联算法(Extended PDA)。对概率数据关联算法容易产生误跟和失步以及联合概率数据关联可能发生组合爆炸等问题进行改进。实验结果表明,该算法能很好地降低跟踪时间和减少失步次数,提高跟踪准确率。

基于证据推理和广义Shapley值的扩展概率语言多属性群决策方法

扩展概率语言词集通过语言变量概率分布的调整能够转化为多种语言信息表示模型,是语言变量、不确定语言信息、扩展犹豫模糊语言词集、分布语言评估信息、概率语言词集等的一般化,具有较强的通用性和实用性,是处理不确定性信息的重要工具。鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出基于证据推理和广义Shapley值的多属性群决策方法。首先,提出扩展概率语言词集的定义和相关基础理论。其次,将广义Shapley值和证据推理相结合用于专家信息融合,并将广义Shapley值和TODIM方法相结合用于备选方案排序。再次,提出基于灰色关联法的权重确定模型来处理专家/属性权重部分未知的情况。最后,以绿色供应商选择为例进行分析,通过对比分析验证所提方法的有效性和优越性。

基于共识模型和ORESTE的扩展概率语言多属性群决策方法

扩展概率语言词集作为一种更具通用性的语言信息表示模型,能够更加充分地描述原始评价信息,提高语言多属性决策的科学性。鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出一种基于共识模型和ORESTE方法的多属性群决策方法。首先,给出了扩展概率语言词集的概念以及相关理论。其次,考虑到群决策过程中专家群体因知识背景以及素质能力的不同从而给出不同的评价信息导致群体意见不一致的情况,提出了扩展概率语言环境下的共识模型。再次,鉴于多数情况下备选方案间不存在单一排序顺序,本文对经典的ORESTE方法进行改进,提出扩展概率语言ORESTE方法。基于本文提出的扩展概率语言共识模型和扩展概率语言ORESTE方法,提出了扩展概率语言多属性群决策方法。最后,为了验证本文提出方法的有效性和合理性,采用共享单车设计方案评价算例进行分析,并通过与其他方法的对比分析说明本文提出方法的优越性。

考虑应力比的疲劳裂纹扩展概率模型

考虑到应力比对疲劳裂纹扩展速率的影响及裂纹扩展的分散性,在Paris公式基础上,提出了一种考虑应力比的疲劳裂纹扩展概率模型;运用非线性函数线性化原理给出概率模型参数的求解方法;通过该概率模型和曲面,可从宏观上把握应力比对裂纹扩展的影响规律及得到任意应力比下的概率疲劳裂纹扩展速率曲线;对30CrMnSiNi2A钢试验数据的处理及分析验证了该模型的有效性和实用性.

一种基于概率扩展的需求描述语言柔性序列图及其实现

针对实时序列图(live sequence charts,LSC)对系统行为需求描述时不能明确指定行为发生的概率并给出定量描述的不足,在概述LSC和柔性序列图(flexible sequence charts,FSC)的特点基础上,介绍FSC的图形表示及抽象语法定义,提出需求描述语言FSC,并完成该语言的图形化编辑器。结果表明,FSC图形规约编辑器具有创建FSC图及子图、消息通讯路径的定位、LSC及FSC图形元素描述等功能;采用图形方式和文本编辑方式对概率进行定量描述;提出该需求描述语言FSC是对LSC的概率扩展,通过概率分支和消息的三阶段事件概率,描述符合马尔可夫随机反应式系统中与概率相关的交互行为,对位置点对进行定量概率,增加检验位置点对之间的数据完整性活动概率,扩展定量概率描述的范围。

基于保护层效应的油气站场罐区多米诺事故概率计算方法

为准确计算油气站场罐区在多米诺效应下的事故概率,有效降低事故发生时的多米诺效应风险。基于保护层独立性和有效性的原则修正了事故扩展概率,定义了3种逻辑门结构用于事故树模型量化多米诺事故概率,并通过实例分析验证了计算方法的科学性。结果表明,考虑保护层时的多米诺事故概率与未考虑保护层时相比,降低了一个数量级,说明启用保护层对于改变事故传播机制具有重要作用,其中消防冷却水喷淋系统的保护效果最好;当有保护层时,个人风险对应的最大临界半径均有所减小,且有多米诺事故时的个人风险几乎与无多米诺事故时一致,说明采取保护层可降低个人风险。研究结果可为站场罐区开展多米诺效应定量评估提供实际参考。

Mediator的概率扩展

Mediator是一种基于组件的形式化建模语言,它提供了分层的模块化结构,从而可以方便地对复杂系统进行建模。它以自动机为其底层单位,自动机连接成的系统作为高级结构,能在对模型进行形式化描述的同时让其本身简单易用。为了使Mediator具有更强的表达能力,可对具有概率行为的系统进行形式化建模,对Mediator做了概率方面的扩展,并对扩展后的语言给出了基于马尔可夫决策过程的语义。同时还介绍了由Mediator模型自动生成PRISM代码的方法,能够使用PRISM工具对Mediator模型的相关性质进行验证。

基于扩展序列运算的含不确定性需求响应电力系统优化调度

未来高比例可再生能源的随机性给电力系统运行带来了前所未有的挑战,灵活性资源的不足限制了可再生能源的发展,柔性负荷可作为一种灵活性资源参与电力系统的调峰和备用。文中根据响应机制的不同,将柔性负荷分为激励型负荷和价格型负荷两种。基于扩展概率性序列运算理论,分别建立表征激励型负荷和价格型负荷响应不确定性的概率模型,表征风电出力不确定性的概率模型也随之建立。在此基础上,以应对风电波动性和随机性为背景,基于风险约束和风险成本理论,构建了同时考虑风电出力和需求响应不确定性的电力系统日前优化调度模型。针对构建的随机优化问题,文中通过序列运算对机会约束条件进行转化,将其转化为一个约束条件为线性的确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性,并分析了序列运算应用于不确定性问题的实用价值。

安全防护对原油罐区多米诺火灾事故发生概率的影响

目前原油罐区的多米诺效应火灾风险分析中,未考虑罐区配备的各类安全防护。为在火灾风险分析的事故发生概率计算中考虑安全防护的性能,提出可用性和有效性两个概念对原油罐区的安全防护性能进行量化,采用事件树分析法确定考虑安全防护时的原油罐区多米诺火灾事故扩展概率。以2储罐罐区为例,浮顶全表面池火灾发生后,计算出考虑安全防护时罐区各储罐单元的池火灾事故扩展概率3.89×10^-2与未考虑安全防护时罐区各储罐单元的池火灾事故扩展概率7.46×10^-1相比,两者相差一个数量级;对于6储罐罐区,考虑安全防护与未考虑安全防护时罐区各储罐单元的池火灾事故发生概率相差将近4倍,表明安全防护在预防原油罐区多米诺火灾事故中起着重要作用。

基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法

针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%.

多扩展目标滤波器的量测集划分算法

针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题,为扩展目标概率假设密度(PHD)滤波器提出了一种基于共享最近邻(SNN)相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况,考虑了量测周围的量测信息,因此提出的SNN相似度划分法能够较好地划分量测密度差别较大的量测集,进而提高了扩展目标的跟踪性能,且基于提出的划分算法的PHD滤波器计算量也所减少。

基于关系的概率XML数据存储方法研究

根据概率数据的描述形式对概率数据分为基于关系的概率数据模型和基于XML的概率数据模型两类。基于关系的概率数据模型是为每个元组引入概率标记属性表示不确定性,使元组的存储、查询处理变得复杂;基于XML的概率数据模型是在普通XML树中添加表示概率属性结点,能够表示多粒度的概率信息。设计了映射为关系的概率XML数据的与PDTD无关的PXRel和PXParent两种存储模式,并通过实验验证了其有效性。

应力比对疲劳裂纹扩展速率的影响

通过30Cr Mn Si Ni2A钢在不同应力比下疲劳裂纹扩展试验数据,讨论了在相同裂纹长度时应力比对疲劳裂纹扩展速率的影响,并提出了R-p-da/d N-a概率模型.分析表明疲劳裂纹扩展速率与裂纹长度之间存在幂函数关系da/d N=C(R)(a)n(R),且lgC(R)和n(R)是应力比R的线性相关函数,lgC(R)随着应力比R增大而减小、n(R)随着应力比R增大而增大.但是在相等裂纹长度下,应力比增大,疲劳裂纹扩展速率是减小的.

基于改进的密度峰值聚类的扩展目标跟踪算法

针对扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mixture probability hypothesis density,ET-GM-PHD)滤波器中的量测集划分问题,提出了一种改进的密度峰值聚类(improved density peak clustering,IDPC)量测集划分算法。首先,使用IDPC算法去除局部密度较低的杂波量测,以获得最有可能的目标生成的量测集。其次,将剩余的量测集聚类以获得空间上紧密联系的聚类簇和簇的聚类中心。最后,根据预测的具有较高权重的高斯分量的均值在每个簇上的投影,获得准确的量测集划分。实验结果表明,与现有的量测集划分方法相比,该算法在保持跟踪精度的同时,可以大大减少计算时间。

疲劳裂纹扩展的随机模型

本文从J.L.Bogdanoff提出的一种新的疲劳裂纹扩展模型出发,假定在裂纹扩展过程中存在不同的等概率均匀扩展区间,采用Z变换和其复数反演理论,推导出疲劳裂纹经任意次载荷循环后的失效概率计算的解析公式,计算结果与实验值符合较好、偏保守。

改进的多扩展目标PHD滤波算法

在扩展目标产生量测密度差异较大的情况下,传统的基于距离划分的多扩展目标高斯混合概率假设密度(ET-GM-PHD)滤波算法计算量大,跟踪效果不佳。针对这个问题,提出了一种改进的ET-GM-PHD滤波算法,该算法首先通过局部异常因子(LOF)检测对量测集进行杂波的滤除,然后采用共享最近邻(SNN)相似度为量测划分准则。SNN相似度体现了量测分布的局部信息,考虑了量测周围的量测信息,因此利用SNN相似度划分量测密度差别较大的量测集时,划分效果比较理想。提出的算法相较于传统算法,减少了运行时间,提升了跟踪的稳定性。

高效低索引的图相似性搜索算法

图相似性搜索是在给定的度量标准下查找与查询图相似的图集合,目前大多采用“过滤-验证”的计算框架。针对现有方法中过滤下界不紧密和索引空间占用较大等问题,提出了一种基于查询图分区的多层级过滤、低索引空间占用的图相似性搜索算法Z-Index。该算法首先通过全局粗粒度过滤得到预候选集;然后提出基于扩展概率的查询图分区算法,并采用层级过滤机制进一步精简候选集,增强下界紧密性;最后引入序列相似性差值计算序列中数据分布的稀疏度,提出分区压缩和差值压缩两种编码压缩算法,并据此构建“零”索引结构,降低索引空间开销。实验结果表明,Z-Index算法所得下界更加紧密,产生的候选集大小可减少50%左右,算法执行时间大大缩短,且该算法在索引空间占用极小的情况下仍具有可扩展性。

基于RFID路径数据的异常路径检测

RFID技术在物流、供应链管理等需要跟踪物品流动的领域的广泛使用产生了大量路径数据。路径数据描述了物品在RFID系统中的移动轨迹,路径数据中每个节点同时包含地点和时间信息,使路径数据比一般的序列数据更复杂。针对现有的序列数据异常点检测算法不适合处理路径数据的情况,对路径数据的异常路径检测进行了研究,提出适用于路径数据的扩展概率后缀树(EPST)模型和一种采用该模型检测异常路径的方法。该模型用来计算每个路径和路径数据集的相似度,在计算相似度时主要利用了路径数据的"短期记忆"性质,同时考虑了地点和时间信息对路径数据相似度的不同影响。实验表明提出的算法能够准确地检测出异常路径,并具有较低的空间复杂度。

一种基于多模型高斯逆Wishart PHD滤波器的空间邻近目标跟踪方法

将空间邻近目标(Closely Spaced Objects,CSOs)整体建模为扩展目标(Extended Target,ET),用随机矢量和随机矩阵分别描述CSOs质心运动和扩散状态,并采用高斯逆Wishart(Gaussian inverse Wishart,GIW)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器实现杂波和漏检条件下CSOs的稳定跟踪.修正了原GIW-PHD滤波器量测模型和形状估计的缺陷,给出新的递推表达式,并在此基础上提出一种多(形变)模型GIW-PHD滤波器,以适应CSOs分裂和融合引起的形状变化.仿真结果表明,所提算法能够有效跟踪CSOs,状态估计比原GIW-PHD更加准确,对CSOs的变化更加敏感.