基于离散时间观测的神经网络的随机镇定

主要讨论了离散时间观测下的神经网络的随机镇定.首先,通过使用伊藤公式、Gronwall不等式、Burkholder-Davis-Gandy不等式等,证明得到离散时间观测的神经网络随机镇定的条件.其次,利用数值例子来对结论加以证明.     

基于重要性评分的多级随机森林网络语音情感识别

在源数据不充分或不平衡的情况下,深度学习方法在小样本集上难以取得令人满意的语音情感识别效果。因此,本研究构造了一种三层随机森林情感识别网络,在每一层都单独剥离易于区分的情感类别,并通过重要性评分方法,为每一层网络都构造一个识别特定类别的特征集,该特征集的每一个特征都依据贡献度大小得到赋权,以确保对分类贡献越多的特征因子对结果影响越大。本研究构建的多级情感识别网络,在小样本集语音情感识别的整体识别率上,较单层随机森林网络和支持向量机分别提高了5%和7%,较流行的深度学习方法卷积神经网络提高了12%。实验结果和理论分析表明:基于重要性评分的多级随机森林网络相较于其他方法,在源数据样本量较少和部分不平衡的情况下,有更高的识别准确率,具有语音情感识别方向的实际应用意义。     

基于多项式混沌展开法的随机多孔介质内流体自然对流不确定性研究

发展了一种基于Karhunen-Loeve展开与多项式混沌展开的随机多孔介质内流体自然对流不确定性分析数理模型及有限元数值模拟程序框架,该方法利用Karhunen-Loeve展开表达输入随机场,利用多项式混沌展开法表达输出随机场;同时利用谱分解技术将随机多孔介质中的随机方程转化为一组确定性方程,并对每个多项式混沌进行求解。最后采用随机映射法求解相应的确定性控制方程中的混沌系数,得到数值解的统计结果。该方法的预测结果与蒙特卡罗方法得到的结果进行比较表明,多项式混沌方法可以有效地模拟不确定性在多孔介质流体流动与传热中的传播。     

基于破产时收益的分红控制问题

研究了具有内部竞争和负债的公司在考虑破产时收益情况下的最优分红控制策略问题.文中所涉及公司的现金流过程中含有二次漂移项,其中包含关于公司内部的竞争和负债的信息.针对不同参数情形,用随机控制理论和方法讨论了通过控制分红和调整雇佣人数以达到收益值函数最大的问题,给出了相应的最优控制策略和最优值函数.     

一种控制高层结构随机地震反应的新策略

以某高层剪切型钢框架结构为工程背景,提出TMD与LRB联合作用的T-L控制策略,利用非线性随机振动理论分别对无控制、TMD控制和T-L控制3种控制结构的非线性运动方程进行等效线性化处理,利用复模态理论给出以第一振型表示的3种控制结构随机地震反应解析解的计算方法。研究结果表明:新提出的T-L控制策略比TMD控制更能显著降低结构位移、速度和加速度反应方差;新算法同样可用于求解LRB层间隔震高层结构随机地震反应。算例在T-L控制下的最大位移、速度和加速度反应方差比TMD控制下的分别降低了29.3%、27.8%和31.6%。     

岩土结构不确定性热参数随机分析模型

文章将热传导区域材料的导热系数和内热源模拟为随机场而非传统意义上的随机变量,基于随机场局部平均理论,确立了计算参数由点特性过渡到空间平均特性的方差计算方法.采用Neumann展开Monte-Carlo随机有限元法对稳态随机温度场求解进行了分析,给出了有限元节点温度响应的均值、方差及变异系数的计算公式,根据计算步骤编写了求解稳态随机温度场的Matlab随机有限元计算实施程序.通过算例,考察了随机场参数对结构稳态温度场随机性响应的影响,并与仅将各随机参数视为随机变量的情况进行了对比.     

基于双Gold序列的TDCS基函数伪随机相位生成方法

为了提高变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)基函数的随机性与相关性,提出了采用双Gold序列控制产生变换域通信系统基函数伪随机相位的方法。首先通过Gold序列2控制产生相位映射抽头数,然后由Gold序列1映射产生基函数伪随机相位,所产生的基函数具有良好的类噪声性和相关性。仿真表明,与传统一维m序列产生方法相比,采用双Gold序列映射产生的基函数具有更好的随机性和相关性,可有效降低系统误码率,提高变换域通信系统抗截获能力,具有良好的多址接入性能。     

基于随机加速对偶下降算法的分布式网络流量优化

传统的分布式网络流量优化问题大都通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收效速度较慢。加速对偶下降（accelerated dual descent,ADD)算法通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法在不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误差邻域;当给出更严格的不确定性的约束条件时,算法则可以较高概率收敛于最优值。实验结果表明,随机ADD算法的收敛速率比随机梯度下降算法快2个数量级。     

一种不依赖失效路径的结构体系可靠度分析方法

传统的结构体系可靠度分析方法依赖于结构失效路径的分枝和约界技术,导致主要失效模式难以识别、体系失效概率计算工作量巨大.鉴于此,本文结合弹性模量缩减法和随机有限元法,提出了一种不依赖失效路径的结构体系可靠度分析方法.首先利用随机有限元法计算结构的随机响应量,据此定义单元承载比和基准承载比,以判别结构在不同受力状态下的高承载单元.然后利用变形能守恒原理建立结构内力重分布和损伤演化模拟的随机弹性模量缩减法,进而根据塑性极限状态下高承载单元的弹性模量缩减幅度确定结构主要失效模式,并利用多失效模式的联合失效概率计算结构体系可靠度.研究表明,该方法消除了传统方法中潜在失效路径对主要失效模式识别和失效概率计算的干扰,能够取得更高的计算效率和精度.     

三参数Weibull分布的随机比较

给出了两个相互独立但不同分布的三参数Weibull分布随机变量满足各种随机序时其分布所含参数间的相应关系.也给出了两组相互独立但不同分布的随机变量次序统计量之间的随机序关系.