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1.
研究一个单部件退化系统的维修策略,假设系统故障后不能立即得到修理并且不能修复如新,修理设备在修理故障系统的过程中也可能发生故障,修理设备发生故障后会立即替换一个新的修理设备,特别的,这里的修理时间服从一般分布.在如上假设下,通过几何过程以及补充变量技术建立了系统的偏微分方程,利用Laplace便换得到系统可用度,最后进一步研究基于系统故障次数的策略替换,给出系统平均费用C(N)的精确表达式并且得到使得C(N?)最小的最优替换策略N?,即当系统的故障次数达到N?时将会更换一个新的系统. 相似文献
2.
为了解冷冻保护剂葡聚糖、聚赖氨酸对冷冻皇冠梨品质的影响,以氯化钙、氯化钙-葡聚糖、氯化钙-聚赖氨酸、氯化钙-葡聚糖-聚赖氨酸为冷冻浸渍液对皇冠梨进行冷冻处理。用无纸化温度记录仪测定冻结时间,分析样品冻结过程中温度随时间的变化,并对冻融后样品进行汁液损失、质构、水分分布等指标测定。结果表明:氯化钙、氯化钙-葡聚糖、氯化钙-聚赖氨酸、氯化钙-葡聚糖-聚赖氨酸浸渍冷冻处理样品通过最大冰晶生成带所需时间分别为12.87、10.12、10.20、7.50min,加入冷冻保护剂浸渍冷冻的样品解冻后汁液损失显著降低(P<0.05)。冷冻保护剂浸渍冷冻处理组抗坏血酸含量、硬度较氯化钙浸渍冷冻对照组均有所提高,样品液泡水(T23)所对应的峰面积S23也有一定程度的提高。研究结果表明,与氯化钙浸渍冷冻相比,加入冷冻保护剂葡聚糖和聚赖氨酸后能有效降低冷冻对梨细胞结构的损害,减少营养物质的流失,有利于维持产品品质。 相似文献
3.
针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
4.
针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。 相似文献
5.
针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象,提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型,进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数,用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验, 最后确定其符合混合威布尔分布,并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间. 相似文献
6.
7.
针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人脸老化信息进行年龄估计.在MORPH人脸数据库上的对比实验结果表明,该文的人脸年龄估计模型具有更好的性能. 相似文献
8.
进入2021年,世界在持续陷入新冠疫情造成的恐慌和动荡之时,也迎来国际政治形态变化的新元素。大国外交、军事变革、战略博弈、政治变局,都在释放能量并相互牵扯,共同塑造着新的格局。西方战略家们似乎看到从2020年的阴霾中脱身的希望,几乎整个西方都在庆幸美国领导人的更换,都在讨论拜登政府的对外政策取向,迫不及待地向华盛顿递出橄榄枝或献上锦囊计。西方这种突如其来的乐观,可能会演变成一种“战略亢奋”。 相似文献
9.
为了能够全面把握广西少数民族人口的分布规律,从而对广西少数民族人口的合理布局,以及广西区域经济的协调发展提供一定的参考。该文使用广西2015年1%人口抽样调查数据,运用GIS的空间数据可视化与空间统计学方法,对广西少数民族人口空间分布特征和空间格局进行了全面分析。研究表明:广西少数民族人口在县级行政区域上的分布具有不均衡性,且超过50%的人口分布在丘陵和小起伏山地地区。广西的少数民族人口在空间上具有聚集特征,高值聚集区主要在桂中和桂西的南宁市辖区,崇左市北部,来宾市辖区,百色市东部,河池市南部等地区。广西少数民族除壮侗语族外大多属于后迁入到广西,随着民族文化的交融,历史上战乱的影响,逐步迁移,形成了如今少数民族分布的特点。 相似文献
10.
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。 相似文献