基于载荷均衡的韧性配电网分布式故障恢复

韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。     

MBM中基于AMP的多用户检测

针对媒介调制（MBM）系统中低复杂度高精度的多用户检测需求，提出了一种基于近似消息传递（AMP）的多用户检测算法.由于MBM自身具有稀疏性，可利用压缩感知的稀疏信号重构方法进行多用户检测.在检测过程中，当观测矩阵满足独立同分布条件时，采用近似消息传递算法进行多用户检测可在保证高精度检测性能的同时进一步降低检测复杂度.同时，针对噪声方差未知的情况，所提出的算法中设计了利用期望最大方法进行估计噪声方差的步骤，从而更加契合实际场景.经仿真测试表明，所提出的基于AMP的多用户检测算法与传统多用户检测方法以及其他具有相似复杂度的多用户检测方法相比具有最佳的多用户检测性能.      

EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

浅析概率统计思想融入数学建模

就如何将概率论与数理统计思想融入数学建模进行探讨,首先简述概率论与数理统计课程特点,及数学建模的发展和应用,其次从教学内容、应用实例等方面进行分析,在此基础上阐述概率统计应用于数学建模的必要性以及实践性,更加说明将概率统计思想融入数学建模是解决很多生活实例的有效方法.     

对古籍修复人员人力资源管理方法的思考

阐述了古籍修复工作现状,分析了古籍修复工作所需人员的特征,提出了古籍修复人员人力资源管理方法,包括正确认识古籍修复岗位的重要性以吸引人才、用生动活泼的工作方式留住人才、搭建人才梯队以保证古籍修复工作的持续性。     

不同理性预期下Stackelberg模型的动态复杂性

构建双寡头参与人分别采取有限理性和天真理性预期的Stackelberg博弈模型,研究市场均衡的稳定性条件及动态复杂性特征.通过理论求解和数值模拟得出结论:参与人在不完全信息和不同理性情况下,Stackelberg模型的参数取值范围决定了动态系统的稳定性、产量分岔、利润分岔、奇怪吸引子、吸引子维数和混沌等;如果参数取值满足一定条件,静态Stackelberg推测变差均衡能够实现;否则,Stackelberg推测变差均衡不稳定,非线性动态经济系统可能会出现周期变化或混沌的现象.     

Semantic image annotation based on GMM and random walk model

Automatic image annotation has been an active topic of research in computer vision and patternrecognition for decades.A two stage automatic image annotation method based on Gaussian mixturemodel (GMM) and random walk model (abbreviated as GMM-RW) is presented.To start with,GMM fitted by the rival penalized expectation maximization (RPEM) algorithm is employed to estimatethe posterior probabilities of each annotation keyword.Subsequently, a random walk processover the constructed label similarity graph is implemented to further mine the potential correlations ofthe candidate annotations so as to capture the refining results, which plays a crucial role in semanticbased image retrieval.The contributions exhibited in this work are multifold.First, GMM is exploitedto capture the initial semantic annotations, especially the RPEM algorithm is utilized to train themodel that can determine the number of components in GMM automatically.Second, a label similaritygraph is constructed by a weighted linear combination of label similarity and visual similarity ofimages associated with the corresponding labels, which is able to avoid the phenomena of polysemyand synonym efficiently during the image annotation process.Third, the random walk is implementedover the constructed label graph to further refine the candidate set of annotations generated byGMM.Conducted experiments on the standard Corel5k demonstrate that GMM-RW is significantlymore effective than several state-of-the-arts regarding their effectiveness and efficiency in the task of automatic image annotation.     

关于正则条件概率的几点注记

本文证明了关于正则条件概率与正则条件期望的几个恒等式,并将所得结果应用到未必起始于固定点的Brown运动上,同时证明:一个Brown运动如果不起始于固定点而是起始于一个随机变量,则在关于初值的正则条件概率下,对于几乎所有的初值,该运动仍是Brown运动。     

用概率统计方法评价网络信息资源

网络信息资源以海量存储、迅速增长、动态变化为其主要特征,对网络信息资源的科学评价,不仅有助于更加有效地组织、开发、利用网络信息资源,给用户以指导性建议,而且也可以促进网络信息资源的良性发展.近年来国内外对网络信息资源定性评价大多集中于评价指标的确定,且有些指标之间难免有包含或不十分恰当之处.针对以上问题,提出了定性评价的6个方面的指标以及用概率统计中的期望值与方差对网络信息资源进行评价的观点,并给出了具体的数学计算方法.     

论美国保险法合理期待原则的产生与新发展

合理期待原则是美国保险法为规范保险合同最新发展的原则,该原则针对的是保险合同订立中不利于投保人、被保险人的特点而提出,该原则最新的发展动向是法院在适用中与第二次《合同法重述》关于格式合同的适用例外规定相结合,为我国保护保险消费者提供了新的思路。