量子统计系统极限判据的讨论

目的对量子统计系统的极限判据进行讨论。方法对不同量子极限进行比较分析。结果推导得到了量子统计系统的极限判据,并进行了讨论。结论对近独立粒子体系的统计分布,小Planck常数极限与高温、低密度极限具有相同的极限效应。     

多轴应力状态下脆性材料统计断裂判据的研究

应用统计断裂理论,用分币裂纹模型模拟材料中的缺陷,通过用裂纹面的法向矢量反映材料中裂纹面的随机取向,用等效应力代替实际应力状态的破坏效应,提出了多轴应力状态下脆性材料统计断裂的判据。判据反映了结构的破坏强度与其所受的应力状态、破坏概率及材料的性能参数之间的联系关系。通过判据可得出对当前研究成果的一些合理解释,最后用判据的预测与实验数据进行比较,结果较吻合。     

岩体中裂隙与力学参数的相互影响研究

结合统计理论,给出了裂纹开展的定向判据和统计判据,在裂纹沿局部空间等概率开展情况下,建立了岩体强度参数与其断裂之间的互推关系式.以工程为例,说明推导具有一定的工程参考价值.     

经典统计适用条件的讨论

用类似Ｖ＜＜Ｃ的判据,据三个统计分布趋于一致条件,得到经典统计的适用条件,并解释了有关事实。     

一种盲信号分离的信息理论方法

给出了一种新的基于信息理论的盲信号分离的判据,该判据基于统计独立的假设,同时利用了最大信息传输和输出互信息最小化．将该判据用于独立分量分析,得到源信号的盲分离．仿真实验结果表明,同ｉｎｆｏｍａｘ方法相比,该方法可分离范围更广的信号．     

一种盲信号分离的信息理论方法

给出了一种新的基于信息理论的盲信号分离的判据,该判据基于统计独立的假设,同时利用了最大信息传输和输出互信息最小化。将该判据用于独立分量分析,得到源信号的盲分离。仿真实验结果表明,同ｉｎｆｏｍａｘ方法相比,该方法可分离范围更广的信号。     

浅谈热力学方向限度判据的一致性

热力学单组分、多组分体系方向限度判据有七种之多，其本质皆为热力学第二定律．其中熵变为基本判据，其他条件下的各种判据都可归结为孤立体系熵增大的方向为自发过程的方向；各判据宏观物理意义上都可归结为自发过程是孤立体系可利用能量减少不可利用能量增加的方向；各判据的统计意义都可归结为自发过程是孤立体系微观状态数、配分函数增大的方向     

芳香性判据

本文概述了对芳香性认识的发展,及对芳香性判断较为重要且影响较大的几种判据：休克尔４＋２规则判据,Ｈｅｓｓ指标判据,质子规则判据,ＰＭＯ判据,键级判据,并对其进行了简要的讨论。     

经典统计适用条件的讨论

用类似Ｖ〈〈Ｃ的判据，据三个统计分布趋于一致条件，得到经典统计的适用条件，并解释了有关事实。     

土质边坡渐进破坏过程的近似模拟

用有限元强度折减法对边坡进行计算,分析滑动面上典型位置单元应力状态变化规律,建立单元应力状态和边坡整体稳定性之间关系,提出单元失稳判据.将判据的有限元语句程序化,对天然边坡进行有限元强度折减计算,应用所提判据和程序对边坡渐进破坏过程进行有限元数值模拟,采用不同失稳判据和极限平衡法计算结果进行比较,验证了本文单元判据的合理性,本文判据能解释和模拟边坡的渐进破坏过程.将本文方法与位移突变判据结合使用,既能描述边坡渐进破坏,又便于工程中对边坡、基坑工程的安全性进行实时监测与反馈.     

化工过程系统的状态空间分析

对过程测量因次和机理进行分析，提出了状态空间维数的判定准Jl,l，将独立成分分析方法用于过程状态空间分析和获取状态变量，探讨了确定状态空间的影响因素．仿真案例中，依据准则判定了状态空间维数和对应的状态变量，准则判定结果和多变量统计结果一致；采用独立成分分析，确定出状态独立分量，清晰、准确地对系统进行了描述。证实独立成分分析是一种有效的状态空间分析工具。     

自校正解耦融合Kalman滤波器及其收敛性

对带未知噪声统计的多传感器系统,提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器,进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程.在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态Kalman滤波器,因而具有渐近最优性,它的精度比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

关于决策系统的评价方法

通过群决策中的特征根法,把理想专家的评价作为标准,把每个决策者的评价向量向标准向量进行投影,即应用向量的内积法,定量计算出每个专家与理想专家的一致度,即投影值,以此作为专家水平的分值进行排序.并且运用统计分析法将其检验、分类,并给出一个实例验证其实用性及有效性.     

自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性

对带未知噪声统计的多传感器系统,用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器,并提出了自校正Lyapunov方程.用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的辨识,在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Wiener滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)的方法证明了自校正Lyapunov方程的收敛性,进而证明了自校正融合Wiener滤波器收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性.它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

神经网络过学习问题的统计学分析及改进算法

着重分析了前向神经网络在学习过程中过学习问题产生的统计学机理,并根据统计学习理论提出了一种新的准则函数·该准则函数综合考虑了网络的逼近性、容错性和归纳性,并且算法实现起来简单,易于在线选择·同时还提出一种新的网络结构学习算法·最后用该学习算法进行网络训练,仿真结果显示了算法的有效性和实用性·     

AHP改进模型在供应商选择中的应用研究

基于AHP标准模型在供应商评价与选择方面的不足,改用调查统计的方法获取初始数据,并借助信息熵和指数变换技术来客观地确定评价指标中各个指标的权重,进而协助企业选择出合适的供应商.研究结果表明,AHP改进模型在供应商评价与选择问题方面具有更好的科学性和客观性.     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

一种基于粒子滤波的双模态语音提取方法

说话入的唇动信息有助于加强对语音的感知.根据说话人语音的双模态特性,将振动信息引入语音提取问题,提出了一种基于粒子滤波的贝叶斯融合架构的双模态语音提取方法.该方法融合说话人的语音和唇动信息,根据信息论中的最大互信息准则与盲源分离中的高阶统计量准则.将音视频互信息与语音峭度的乘积作为代价函数,利用粒子滤波估计混合矩阵.解决时变瞬时混合情况下的语音提取问题.仿真结果表明.该方法在低信噪比情况下仍然能够实现语音信号的有效提取.     

自校正解耦融合Wiener状态预报器

对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦信息融合Wiener状态预报器。它实现了自校正分量解耦局部Wiener状态预报器和自校正分量解耦融合预报器。证明了它的收敛性和渐近最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。