非线性超声场中医用微泡的空化预测研究

以两种常见医用微泡的实验材料为计算参数,利用修正的Rayleigh-Plesset方程,对粘滞流体中不同半径的医用微泡在非线性超声波驱动下的空化行为进行了数值仿真.结果表明:一定驱动声频下,声压越大,医用微泡的空化概率越大,且向半径减小的方向移动,其空化概率受微泡材料参数影响也较大;同时,声作用周期个数越多,空化概率越大.当声作用周期个数增到一定数量时,其空化概率达到饱和.     

色噪声作用下亚稳态的存活概率与存活时间

建立了Ornstein-Uhlenbeck（OU）色噪声驱动粒子的逆 Kramers问题,即粒子初始处于亚稳态势阱外部,在噪声的作用下进入势阱,受左侧反射边界的影响粒子最终逃出势阱的过程．通过比较粒子在倒谐振子势场下的通过概率与粒子在亚稳态势阱中的存活概率发现:粒子在势阱中的存活概率在长时极限下趋于零且最大值比在倒 谐 振 子 势 场 中 的通过概率的稳定值小．利用蒙特卡罗模拟计算得出粒子在势阱中的存活时间随粒子的初速度、噪声的关联时间均呈非单调变化,且存在使存活时间最长的参数,称之为“最佳初速度”以及“最佳关联时间”．      

流管几何对低速太阳风alpha粒子丰度的影响

建立了离子回旋共振机制驱动的一维三元(电子、质子、alpha粒子)低速太阳风流管模型,重点分析流管参数对alpha粒子丰度(定义为alpha粒子与质子数密度之比)的影响.流管几何形式与有关观测数据分析及二维太阳风模型的计算结果相一致.与以往研究相符,在太阳附近alpha粒子的丰度先增加(可超过冕底丰度的1~5倍),尔后迅速降至行星际空间中的平均观测数值.alpha粒子丰度极大值αmax在大约1.5~1.7 Rs范围内获得,具体数值主要取决于流管的几何参数包括冕流尖点的高度与相应膨胀因子的极大值:尖点越靠近太阳、极大膨胀因子越大,则αmax越大.但是这两个参数对于行星际空间中alpha粒子的特征影响不大;而合理地改变流管在远处的膨胀因子,可定性解释低年低速太阳风中alpha粒子的平均丰度与太阳风速度正相关的观测现象.     

混合GARCH模型下股票市场跳跃形态分析

在跳跃扩散模型下,假定跳跃强度服从门限自回归模型(self-threshold autoregressive model,SETAR)以反映跳跃强度的结构性突变,并使用GARCH模型描述收益率波动扩散形态.以受波动率影响的跳跃强度控制跳跃行为发生概率,并以受跳跃行为影响的GARCH模型控制正常扩散过程,构建了SETARGARCH模型.以上证房地产指数为例,实证研究发现,股指存在门限效应,GARCH效应明显,跳跃突变发生的概率为35.21%.资产收益率总体方差中有较大的部分是由跳跃行为异常所引起.历史波动率直接影响未来跳跃强度预期,历史跳跃行为干扰加剧了当期收益率波动扩散,波动率扩散和跳跃行为具有双向反馈机制.     

基于容积原则的概率假设密度滤波算法

为改善多目标跟踪问题中概率假设密度滤波精度与算法运行时间之间的关系,提高目标状态和数目的实时估计性能,提出了基于容积原则的概率假设密度滤波算法. 该算法在高斯混合粒子概率假设密度的框架下,利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差, 产生粒子滤波算法的重要性函数,实现高精度粒子的重构,来近似目标状态和数目的概率分布,并且在高斯混合概率假设密度滤波算法中进行采样和更新. 仿真验证了所提出算法的有效性,其Wasserstein误差距离优化了17.32%,目标数估计均值也提高了23.72%.      

基于改进粒子滤波的声图像多目标跟踪方法

摘要：
针对利用声图像实现水下多目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波多目标跟踪算法.通过引入联合概率数据关联算法,建立了联合概率数据关联 粒子滤波算法模型,使粒子权值中得以反映量测与目标轨迹间的关联概率,有效保证了各目标跟踪轨迹的连续性.采用了包含距离及角度的双重跟踪门得到确定矩阵,使跟踪精度得以提高.补充了轨迹起始及轨迹终结方法,以对跟踪过程进行完善.最后,通过水下多目标跟踪试验,对比分析了不同数据关联算法的试验结果,验证了所提方法的有效性,为基于前视声纳的多目标跟踪提供了一种更为有效的方式. 关键词：
联合概率数据关联; 粒子滤波; 目标跟踪; 前视声纳 中图分类号： TP 39
文献标志码： A     

Levy过程驱动下的信用风险结构化模型

在经典信用风险结构化模型中,假定资产价值服从几何布朗运动.但在实际中,由于突发事件发生资产价值出现跳跃,为了描述这种现象,文章研究Levy过程驱动下的信用风险结构化模型.利用Levy过程随机分析理论,得到企业的违约概率、债券价值和信用价差的解析表达式,它是经典的信用风险结构化模型的推广.     

邻域概率粗糙集的不确定性度量

不确定性度量在属性约简中具有重要作用.通过逐步构建3种改进的单调不确定性度量,为属性约简提供重要依据.首先,通过2个阈值,构建邻域概率粗糙集模型,并提出3种具有非单调性的邻域概率不确定性度量;为此,将邻域概率粗糙集与邻域粗糙集结合,改进性地提出了具有单调性的3种改进的邻域概率不确定性度量;最后,通过UCI数据实验对以上度量的非单调性/单调性进行有效性说明.实验表明所构建的3种改进的不确定性度量具有良好的单调性,为后期的属性约简研究奠定基础.     

一种元胞自动机与类电磁法相结合的行人流模型

针对室内空间的行人流疏散过程,在元胞自动机的基础上,利用类电磁法和模糊神经网络建立了一种新的行人流优化模型.该模型首先基于静态影响因素和动态影响因素给出了行人移动概率的计算公式,以及行人流演化过程.同时,结合疏散时间、系统平均速度、出口处流率给出了目标优化函数,并通过类电磁法和模糊神经网络对上述目标函数进行求解.最后,利用仿真平台进行实验,深入分析了疏散时间、出口宽度和初始行人密度之间的关系.结果表明,疏散时间与出口宽度呈现负相关,并且适当提高系统平均速度有利于降低疏散时间.     

开放异质环境下考虑外源输入及频率依赖发生率的反应-扩散-对流SIS模型

研究了开放异质环境下带有线性外源项及频率依赖发生率的反应-扩散-对流SIS模型.首先证明了解的一致有界性，然后引入了基本再生数R₀,获得了模型关于R₀的阈值动力学行为：当R₀<1时，唯一的无病平衡点局部渐近稳定；当R₀>1时，系统一致持续且存在流行病平衡点.最后研究了R₀对感染者的扩散速度d_I和对流率q的依赖性，发现在开放对流环境下，对流率的增加有利于传染病的控制.