基于修正的χ2-距离散度的不确定概率约束优化

许多有重要价值的实际问题的数学模型为不确定性概率优化模型,如决策问题等,该类模型常存在分布的不确定性。研究了基于修正的χ2‐距离散度的不确定概率优化问题,构造了基于修正的χ2‐距离散度的不确定集,对模型内部极大化问题进行求解。研究了最坏情况下的概率函数,用测度变换的方法把一个关于分布 P的优化问题转化为关于似然比瞊（ξ）的凸优化问题;应用凸优化问题的对偶理论,证明了拉格朗日对偶问题的等价性,并且得到了不确定概率优化问题的等价形式。     

基于Burg entropy-散度函数的不确定概率约束优化问题的等价形式

许多有重要价值的实际问题的数学模型均为概率优化模型,如水库系统设计问题、现金匹配问题等,该类模型通常存在分布的不确定性.文章对概率优化模型的分布不确定性展开研究,探讨了基于Burg entropy-散度函数的不确定概率约束优化问题的一个等价形式.构造了基于Burg entropy-散度函数的不确定集,用测度变换的方法把一个关于分布P的优化问题转化为关于似然比的凸优化问题,证明了基于Burg entropy-散度函数的不确定概率约束优化问题解的存在性,并且得到了基于Burg entropy-散度函数的不确定概率约束优化问题的等价形式.     

基于BE-散度的不确定投资组合优化问题的等价形式

对于投资组合的优化问题,当目标函数和约束条件中具有不确定性时,应用Burg entropy-散度(BE-散度)理论、测度转化、对偶理论等将这类问题等价为在经验分布p_0下不具有鲁棒性的投资组合优化问题.具体地,将优化模型中的约束函数,利用经验数据得到经验分布,考虑经验分布与未知分布的Burg entropy-散度的距离,构造分布p的不确定集,对于定义在不确定集上的目标函数和约束函数,利用测度转换,将参数对于未知分布的极小化问题转化为似然比对于经验分布的凸优化问题,应用对偶理论得到等价的约束函数,从而得到分布鲁棒投资组合优化问题的等价形式.     

基于修正的χ2-散度的不确定投资组合优化

随着我国金融体系的不断完善,投资渠道呈现出多样化的发展.但由于市场变化、政策修改、企业经营等不确定因素,如何选择最优的投资方式以平衡风险和收益的比例要求成为投资者关注的焦点.投资组合的方法选择可以为投资的相关决策提供重要依据.首先提出不确定条件下的投资组合问题,利用经验分布和未知分布修正的χ~2-散度距离来构造未知分布集合,再利用测度转化将不确定参数对未知分布问题转化为似然比对于经验分布的凸优化问题,然后应用拉格朗日对偶理论得到投资组合问题的等价形式.     

基于退火不可行度的约束优化问题遗传算法

传统的遗传算法在求解带约束的数值优化问题时，主要采用罚函数法．本文针对罚函数法在实际应用中的困难和不足，提出了基于退火不可行度的遗传算法来处理各类约束优化问题．仿真结果表明该方法是一种有效的约束问题寻优算法．     

基于概率的不确定推理集成模型

给出了基于概率的不确定推理的一个形式化框架，研究了ＭＹＣＩＮ类和ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ类不确定推理模型，建立了新的不确定推理模型，解决了基于概率的不确定推理中的一些重要的理论和实践问题。     

基于MATLAB的不确定度合成

利用MATLAB进行随机模拟,根据直接测量量的有关信息,对其误差进行仿真,然后求出被测量的估计值,利用统计方法计算合成标准不确定度。该方法适用范围广,不受相关性、可微性的限制,通用性强,而且可以通过编程实现不确定度的合成。最后通过实例分析说明该方法的合理性和有效性。     

WCDMA手机射频杂散测试不确定度浅析

本文针对利用手机综合测试仪E5515C和频谱分析仪E4440A组成的WCDMA手机射频测试系统在测试杂散过程中容易引入的测试不确定度进行了分析计算。     

航迹关联不确定度评定方法

为了对多种关联算法进行有效集成,确保在信源系统误差估计、数据合成中使用正确关联的航迹,实现性能持续改进的信息融合系统,提出了多源航迹关联不确定度概念及其评定方法.以归一化航迹似然度为基础,综合考虑了传感器的虚情、漏情、未检测区域以及传感器参数的未确知性等因素,建立了航迹关联不确定度评定模型,并进行了仿真实验.结果表明,该模型能够正确反映目标间隔距离、传感器测量误差、航迹关联的正确性、检测概率与航迹关联不确定度之间的关系,且评定结果对传感器的系统误差、参数取值不敏感.     

基于分布合成求展伸不确定度方法的研究

对正态分布与均匀分布进行了合成,并对所求的合成分布进行数字化处理,可以求得普通物理实验中对测量误差影响最大的展伸不确定度的大小.     

不确定度的合成

本文论述了在待研究和分析的计量仪器或标准是当今误差最小的仪器情况下,不确定度的合成问题。     

基于三坐标测量机的圆度误差不确定度评估

为了实现圆度误差的不确定度准确评估,提出了一种在快速准确微分进化算法评定基础上的圆度误差蒙特卡洛(MCM)不确定度评估方法.针对最小区域圆圆度误差评定特点,提出了一种基于种群优化的微分进化算法用于圆度误差评定,并在此基础上利用蒙特卡洛方法进行圆度误差的不确定度评估.通过三坐标测量机对圆度零件的实测数据,给出了一个实例,以验证方法的可行性.分析了圆度误差的不确定度来源,给出了不确定度数值和95%置信概率下的不确定度包含区间,并与传统测量不确定度的表示指南评定方法(GUM)进行了比较.结果表明,蒙特卡洛不确定度比GUM方法的不确定度小0.3μm,包含区间也小于GUM.所提出的方法也适用于其他形状误差的评定与不确定度评估.     

基于概率统计方法确定油滴电荷量

用偏度、峰度检验、参数估计等概率统计方法对1615组实验数据进行分析处理,得出基本荷电量值,突破了常见的概率统计方法的局限性,得出一种科学并具有说服力的密立根油滴实验数据概率统计处理方法.     

贝叶斯原理的不确定度评定方法比较

针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性,利用贝叶斯信息融合原理,分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布的测量不确定度评定与更新方法,使评定过程充分融合历史先验信息和当前样本信息,提高了测量不确定度评定的可靠性。仿真实例表明:无信息先验方法没有将各组测量数据融合,其仿真结果波动最大;共轭先验方法仿真结果波动较大,经过多次数据融合逐渐趋于理论值;最大熵先验方法仿真结果波动较小,经过数据融合逐渐趋近于理论值。     

系统不确定度和随机不确定度的合成及应用

一、前言在计量学和测量学中,近年出现了“不确定度”这个新概念。关于“不确定度”的概念,在文字上应该有严谨的定义,並应有相应的数学式来表达。从测量学的角度,“不确定度”可分为“测量器具的不确定度”和“测量条件不确定度”,按其性质则可分为“系统不确定度”和“随机不确定度”。显然系统不确定度和随机不确定度存在于测量过程之中,因此引出系统不确定度和随机不确定度的合成问题。“不确定度”与“误差”是两个不同的概念,有本质的不同,但二者之间有关系。本文从这两个不同的概念入手,以概率论有关定理和统计学有关原则为工具,给“不确定度”赋以数学表达式,并引出“系统不确定度”和“随机不确定度”的合成方法。最后举一个实例来说明实际应用。     

基于Alpha散度的NMF人脸识别方法

传统的人脸识别方法对图像质量要求较高,对含有噪声或复杂背景等真实世界的图像识别率较低,从而限制了人脸识别的应用.基于Alpha散度的NMF分解方法用于人脸识别,用Alpha散度作为距离度量标准,得到对应的NMF分解表达式,通过表达式中参数的取值可以衍生出多种分解迭代表达式,在每步迭代过程中计算差异度,进而确定下一步的最优参数,这样能保证分解收敛于全局最优,提高人脸识别的精度.     

针对不确定射频识别数据流的改进概率推导方法

针对射频识别(RFID)数据存在漏读和交叉读而导致所提供的位置信息不准确,以及RFID数据与上层应用需求之间存在的信息鸿沟,提出了一种可以处理RFID交叉读问题的改进的RFID数据推导方法.该方法利用动态图模型并辅以历史RFID识读,从不确定RFID数据流上有效捕获对象的当前状态,采用基于熵的方法推导对象的最可能位置与包含,并且利用仿真物流仓库的RFID模拟数据进行算法评价.实验结果显示,该方法在获得准确推导结果的同时,能确保其高效性.对于常见RFID部署,位置推导和包含推导的错误率都可以控制在10%以内,针对超过17万个节点的推导所用时间小于1s,采用修剪措施后内存使用低于700MB.     

基于遗传算法的约束优化方法评述

用遗传算法求解无约束优化问题已经取得了成功 ,但如何处理有约束优化问题是其面临的问题之一 .目前处理这一问题没有一致适用的方法 ,最常用的处理约束方法是惩罚函数法 ,也有一些其它方法 .本文对近几年出现的几种方法进行了介绍 ,并评述了它们的优缺点 .     

基于PSO-LSSVM的复杂试验不确定度分析

提出一种结合粒子群优化（PSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）模型的复杂试验不确定度分析方法。以汽车座椅的安全带拉伸试验为对象,研究汽车座椅安全带拉伸试验的主要影响因素及其概率密度函数参数,采用拉丁超立方方法进行试验设计,并进行安全带拉伸试验有限元仿真。运用PSO-LSSVM建立安全带拉伸试验的数学模型,并与B...