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1.
用算子分解技巧, 通过对方程的解进行先验估计, 给出随机动力系统的一致渐近紧性, 从而证明了随机吊桥方程在加性噪声下随机吸引子的存在性.  相似文献   
2.
基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。  相似文献   
3.
在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。  相似文献   
4.
为了研究绝缘子在不同电压下表现的积污特性,利用流体力学的相关知识和电场理论,建立了模拟风沙的多物理场仿真模型.研究结果表明,周围流动速度较小时,绝缘子两端的电压增大,积污质量发会有一定程度的增加,且积污与电场力的变化密切相关,结合静电场分析会更准确;周围流动速度较大时,即使电压增大,积污质量也不会发生太大的变化.  相似文献   
5.
利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时, 传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解, 导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升。针对此问题, 结合频率捷变思想, 提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法。首先, 阐明了微波关联成像机理, 并构建了微波关联成像信号模型; 然后, 利用共轭梯度法对OMP算法中的最小二乘求解步骤进行了改进, 并分析了改进后算法的计算量; 最后, 通过与最小二乘成像方法、匹配滤波成像方法和基于传统OMP稀疏重构的成像方法进行计算机对比仿真实验, 证明了本文算法的正确性与优越性。  相似文献   
6.
研究了条件边故障下3-元n-立方体中较大连通分支点的数目,进而证明了3-元n-立方体是(4n-6)-条件边故障强Menger边连通的。最后通过一个反例说明该结果是最优的。  相似文献   
7.
提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先,将GPR数据变换到Curvelet域,结合其多角度、多尺度的稀疏性,给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次,根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律,结合Curvelet的多尺度多角度特性,求取时变补偿因子,倒数加权对应的尺度、角度,补偿高频损失;最后,进行Curvelet反变换,获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动,克服了传统方法人为因素的影响.  相似文献   
8.
本文给出在0点以一定概率吸收和反射的右半直线上独立同分布的随机环境中的随机游动模型,讨论了模型的常返性和极限性质,计算了模型的吸收概率.  相似文献   
9.
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   
10.
处理效应模型作为分析政策效应的量化工具,在社会与经济的各个领域有着广泛的应用.现有文献为了得到处理效应的一致估计量,通常需要加一些较强的限制条件(如条件均值独立)或采用工具变量法,在较弱的与实际更吻合的条件下给出处理效应的一致估计量并不多见.本文在误差项对称的假定下,讨论了条件处理效应模型的非参数识别和估计,并进一步估计了平均处理效应.我们通过放松模型中函数形式的假定,同时考虑了较为普遍的广义异方差形式,大大减少了模型误设的可能性,拓展了现有模型的适用性.本文对估计量的大样本性质进行了分析,表明了估计量的一致性和渐近正态性,蒙特卡罗模拟显示了估计量良好的有限样本性质.最后,本文将估计量应用于研究大学教育回报及其性别差异,进一步解释了估计量的实用价值.  相似文献   
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