基于数学期望的非紧致保正性数值格式

常用的有限差分法、有限元方法和有限体积法等在数值求解偏微分方程时已经非常成功,但在处理各向异性问题时数值格式的保正性还存在一些问题.基于Feynman-Kac公式,可以将抛物方程的解表示为一个条件数学期望,涉及的随机扩散过程对应于抛物方程中的扩散项.不同于常用的紧致Markov链近似,本文用有限个连续分支路径逼近原来的随机过程,在满足相容性精度的条件下计算每个分支的停时(stopping time)、停时发生的概率和停时收益,从而可以逼近条件期望.这样基于数学期望的保正性,对任意的线性抛物型方程设计了一个全新的保正性的线性相容的数值格式,这是一个大时间步长、非紧致的、稳定的显式格式.由于有底层系统的理论支撑,本文的算法能够自适应地区分及处理边界的信息,避免现有算法(如半Lagrange方法)在边界附近精度缺失的问题.

基于小波神经网络的锂离子移动电源故障检测方法

针对检测环境中噪声影响因素过多、故障特征难捕捉问题,提出一种基于小波神经网络的锂离子移动电源故障检测方法。针对锂离子移动电源组之间的实际运行数据,构建电压及温度变化的数据检测矩阵,提取二者的故障特征参数,分析其在时间关系下极差值、最大值以及最小值的实时变化情况。建立小波神经变换神经网络模型,将特征参数做为模型的输入数据,输出故障检测的实际数值和期望数值,利用修正函数将二者不断逼近,迭代计算得出最为逼近的实际故障检测数值。仿真实验证明,所提方法对移动电源的线路故障检测精准度高、误差较小,去噪性能较强,具有很强的实用价值。

ON THE TRANSIENT DEPARTURE PROCESS OF M^x/G/1 QUEUEING SYSTEM WITH SINGLE SERVER VACATION

这篇论文学习 M 的短暂离开过程[x ] 有单身的服务者假期的 /G/1 排队系统。我们在场导出从任何起始的状态发生在有限时间间隔的离开的期望的数字的一个简单概率分解方法；期望的数字的 asymptotic 扩大。特别，我们为一些特殊情况导出一些更实际的结果。