目标探测概率估算模型

本文以主动声纳探测为例,给出了声纳探测的瞬时发现概率的求解模型,但是这种模型只反映出某一次独立探测的情况,却不能反映整个探测过程.为此,我们提出了关联整个探测过程的发现概率模型--累积发现概率.文中重点讨论了"K out of N"和"双亮点假设"两种建模方法,此法对声纳的战术使用和目标跟踪探测具有较大的参考价值.     

厚松散层放顶煤开采条件下地表移动参数研究

用概率积分法预计地表移动与变形,其准确度关键在于地表移动参数的选取精度.而厚松散层条件下开采地表移动参数,有其明显的自身特点和规律.在鹤壁矿区实测资料的基础上,用数学方法分析了厚松散层放顶煤开采条件下地表移动参数的特点,并得出地表移动参数与地质采矿条件之间的函数关系式,对厚松散层下厚煤层"三下"开采及地表移动预计有一定指导意义.     

混合使用中心矩与累加量的电力系统概率特征根分析方法

在现有电力系统概率特征根分析方法的基础上,依据特征根各阶矩阵影响程度,将随机变量的中心矩与累加量混合使用,以求达到计算精度与计算量需求之间的协调。文中所考虑的不确定因素为：基于节点功率运行曲线的系统多运行方式,利用不心程度的特征根１阶及２阶灵敏度算式,从节点电压或节上的概率特性计算也特征根的各阶数字特征,然后由Ｇｒａｍ－Ｃｈａｒｌｉｅｒ级数确定临界特征根的概率和稳定概率。在该混合算法中,既不限制随     

基于Petri net的故障诊断理论研究

首先将故障概率的概念引入基于Petrinet的故障诊断方法中．针对Place和Transition．提出了P概率和T概率的概念；然后给出了它们的定义和计算定理；最后．在P概率和丁概率的基础上．对故障树分析（FTA）中“重要度”的概念略加调整，并将其引入所提出的故障诊断方法中．为Place和Transition定义了“重要度”．同时给出了计算方法．     

直方图统计方法的对比研究

对原始直方图统计方法、加入核函数加权的直方图统计方法以及加入背景加权的直方图统计方法进行对比分析,比较核函数加权与背景加权的优缺点.针对背景加权的不足结合图像差分进行改进,一定程度上增强背景加权的鲁棒性.最后通过一系列有针对性的实验,用概率分布图的形式直观的表现各种直方图统计方法的局限性.     

基于需求功能映射的装甲兵侦察概念模型构建

针对装甲兵侦察需考虑的对象多、难以完全合理分析抽取建模元素的问题,提出了一种基于功能需求映射的方法.详细分析了利用需求功能映射理论对装甲兵侦察进行概念描述的方法,对装甲兵侦察的逻辑体系结构和物理体系结构进行了描述,给出了侦察动作机理及相关影响因素的分析,并在此基础上给出了装甲兵侦察发现概率的定量描述.结果表明:运用需求功能映射理论对装甲兵侦察这一战斗动作建立概念模型,较准确地反映装甲兵侦察的特性及其各个组成部分相互关系,描述过程易于理解、可操作性强.     

一种基于无线局域网MAC层的新纠错方案

无线局域网要获得最佳的传输性能就必须全面利用信道中的冗余信息，包括利用MAC层的检错校验信息。本文分析了WLANMAC层CRC校验的数学原理和检错纠错能力，在分析单比特错误帧分布的基础上提出了一种利用MAC层CRC编码的单比特纠错能力提高传输性能的新方案。仿真结果表明应用CRC编码纠正错误对于帧错误概率和吞吐量都有改善作用，在特定的误码率条件下吞吐量有显著的提高。     

基于初始点选取的k-means聚类近似常数算法

k-means聚类是聚类划分中应用最广泛的一种方案,但是现在许多关于此问题的研究并没有给出近似比为常数的算法.给出了一个随机算法,该算法通过以不同概率选取初始k个点,保证了以一定概率分别属于不同最优聚类簇的k个点.以这k个点作为初始中心点对输入点集进行交换分别执行局部搜索算法,证明了可得到近似比至多为2的解.实验结果表明该算法能够取得较优的近似解结果.     

概率神经网络故障诊断的粗糙集优化方法

针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法.该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散化,使用粗糙集化简由输入输出属性构成的决策表,利用约简后的输入量重新构建神经网络故障诊断模型,使原有模型得到优化并以柴油机故障诊断为例说明该方法的有效性.     

基于PNN的飞机发动机故障诊断研究

鉴于概率神经网络良好的分类性能,提出一种基于PNN的飞机发动机故障诊断方法,成功对三种典型飞机发动机转子故障做出了正确诊断。研究表明,PNN网络诊断准确,对测量噪声有良好的鲁棒性,具有较好的工程应用前景。