2类特殊复合Poisson过程的性质

研究了2类特殊复合泊松过程的性质,得到了复合泊松-离散均匀分布的分布列,探讨了复合Poisson-Geometric过程定义的由来及其在风险理论与可靠性理论中的适用范围.     

泊松截断δ冲击模型中3类定积分的计算

研究了3个在可靠性理论中比较常见的定积分,得到了3个定积分的显示表达式．这3个结果对于泊松截断δ冲击模型中的可靠性计算具有重要作用.     

基于伯努利试验的概率分布及其应用

在伯努利试验的基础上得到了伯努利分布、二项分布、几何分布、帕斯卡分布及多项分布,讨论了二项分布、超几何分布、泊松分布、帕斯卡分布等几种概率分布的关系,并通过实际问题对上述概率分布进行了简单的应用.     

常利率下相依复合泊松风险模型的破产概率

研究具有相依索赔及常利率的复合泊松风险模型,模型中假设理赔间隔时间与随后的理赔数额具有特殊相依结构.利用递归更新方法,得到此模型下最终破产概率的指数型上界估计.     

共振激发量子点在非共振量子点-腔耦合结构性质的研究

提出了在非共振量子点-腔耦合结构中有一共振激发量子点的模型.采用量子主方程方法计算平均光子数、平均声子数、光子数分布和二阶相关度随时间演化,来研究该系统的量子统计和相干性质.分别讨论了光子数分布和二阶相关度随原子自发辐射率、腔场衰减率及平均声子数改变的时间演化行为.研究表明无论好腔条件下还是坏腔条件下,腔场内的光子都成亚泊松分布.好腔条件下反群聚性不明显,但在坏腔情况下表现出明显的反群聚性.该体系的声子数均没有明显的变化.     

基于点云数据的三维模型重建

随着需求的不断增长,空间信息的表示逐渐从二维形式朝三维形式转变,三维建模技术与点云数据采集技术的结合极大地提高了其真实性和可视化水平.三维激光扫描技术广泛应用于多个方面,其具有快速性、不接触性、穿透性、主动性和实时性,同时具有动态化、数字化、自动化和效益高、密度高、精度高等特点,解决了目前空间信息技术发展中实时性与准确...     

基于Aloha的单颗星载ADS-B接收机监视性能分析

星载ADS-B是下一代民航广域航空监视的重要手段.为定量分析星载ADS-B系统的监视性能,本文首先将一定数量飞机随机分布在卫星覆盖区域,并基于Aloha原理建立星载ADS-B系统的一般模型,然后针对飞机发送的ADS-B信息重叠导致ADS-B信息不能正确接收的情况,从理论角度分析星载ADS-B系统的ADS-B信息冲突、系...     

基于RealWorks和SketchUp的建筑物点云数据三维建模

随着激光扫描技术的不断提高及数据处理方法的不断完善,地基三维激光扫描技术在建筑物三维建模方面的应用越来越广泛。本文基于RealWorks和SketchUp,以实例详细介绍了地基激光扫描三维建模的技术流程,重点对点云数据的配准、去噪、特征线提取、三维几何建模和纹理贴图等步骤进行详细论述,实现了建筑物点云数据三维建模。     

一种基于模糊聚类的可解释性建模方法

提出一种基于模糊聚类的可解释性建模方法.利用提出的一种含有熵的聚类有效性函数来评价模糊聚类方法的有效性和可解释性,从而确定模糊规则数和模型前提参数,然后利用最小二乘法来辨识模型的结论参数,最后采用梯度下降法来调整模型的参数.该方法应用于Box-Jenkins 数据仿真实例,仿真结果表明该方法不但能保证系统的精确性,还具有很高的可解释性.     

基于VMI的随机需求库存-运输整合优化模型与算法

首先给出了一个供应商和多个零售商有共同订货补充期、需求服从泊松过程的库存-运输整合优化模型,其次给出了模型的相应算法.最后,用数值例子验证了模型与算法的有效性.     

本体技术在异构信息建模中的应用研究

从本体技术角度出发，提出了一种元数据建模的方法，论述了领域本体的概念模型、元数据模型的构建及模型间的转化，该方法可用于异构信息系统构建时信息的表示、组织和信息资源之间的交互。     

基于单片机的IP网络分组语音技术

为实现普通电话语音信号的数字化,以较低的硬件成本实现语音的网络传输,将分组语音技术与计算机处理技术、因特网技术相结合,组建了一套单片机控制系统.该系统利用单片机通过以太网进行分组语音数据包的发送与接收.实验运行结果表明,该系统不但具有较高的语音通话质量,而且能够提供更多的电信增值服务业务,具有较高的应用价值.     

随机利率下保费到达与理赔相关的含干扰风险模型

针对一类财产保险,在其保单到达过程和理赔到达过程相关条件下,考虑到利率与干扰因素,建立了一种更贴近现实的风险模型,其中保费收入分为单纯保费收入和由部分理赔支出带来的保费收入,同样理赔支出也分为两部分,即单纯理赔支出和可带来保费收入的理赔支出,且保费随机收取,将用鞅方法分析得出此模型破产概率的Lundberg上界及其计算...     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型．计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果．     

基于BP神经网络的集中监测系统故障诊断

铁路信号集中监测系统通过采集信号设备开关量、模拟量并记录分析,实现了设备工作状态监测、故障报警等功能。为了进一步实现集中监测系统对设备故障原因的分析,讨论基于BP神经网络的集中监测故障诊断流程,对信号设备故障机理的分析确定特征参量,再利用集中监测系统功能获取故障数据,将故障数据作为训练样本对神经网络进行训练,从而获取其中的映射关系。集中监测系统实时监测特征参量的异常变化,将测试的信号设备特征参量作为待诊断样本输入神经网络。结果表明,网络将会输出最匹配的诊断结果,实现集中监测系统的故障诊断功能。     

基于复杂网络的手机基站网络研究

将北京智能交通系统中的手机数据抽象成复杂网络,结合网络图论思想,将网络的节点换作手机数据中的基站,网络的边则产生于有关联的基站之间,那么就建立起一个手机基站网络的模型.在统计了大量手机数据的基础上,研究北京地区基站网络的复杂网络特性.统计分析表明,北京地区的基站网络具有较小的平均路径长度和较高的聚类系数（典型的小世界特性）,其节点的度分布具有无标度特性.基站网络的复杂网络特性研究为手机基站的布局和通信公司运营质量的提高,提供了新思路.     

基于元胞自动机教学楼层人员疏散行为的研究

突发事件中的人员紧急疏散一直是疏散行为的一个研究重点分支.在基于基本的元胞自动机模型的基础上,把教学楼层突发事件中人员的疏散规则建立成一个多出口双向人流的单格子元胞自动机模型,在原来单格子元胞自动机的特征上加入障碍物以及多个出口,每个出口对同一个人都有不同的吸引力.人在移动的过程中会视其吸引力的大小改变目标而形成双向人流.在教学楼紧急出口的模拟中通过加入多出口对人们的吸引力去判断人们在疏散过程中对多出口的动态选择,采用了优先矩阵和引入＂势能场＂的方法模拟逃生人员在教学楼层公共安全疏散过程中对路径的选择,研究表明,多出口的动态选择对人们在教学楼层公共安全中的疏散及其行为提供了很多参考依据.     

泊松过程和排队论在银行排队问题中的研究

银行排队现象屡见不鲜,如何缓解和控制银行的排队问题一直是顾客和银行管理者共同关心的问题.基于泊松过程和排队论处理银行排队问题,确定当前银行所需的服务窗口数目,理论计算结果与银行当前的实际情况相符.验证了二者的结合是解决银行排队问题的一种实用新途径,且能够为银行的窗口数目设置、最优系统问题提供决策支持.     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

基于细胞神经网络的楼面裂痕诊断研究

为了更好地监测楼面裂痕,提出了一种改进细胞神经网络楼面裂痕图像识别方法.该方法通过一定的图像处理,建立裂痕网络和细节网络,同时增加了裂痕相似网络模型,避免了仅对裂痕特征提取信息不能准确识别裂痕的问题.实验证明,改进的裂痕识别算法实现简单,识别楼面裂痕准确率高,达到了实时识别技术的要求.