基于单元概率重要度的黄标车限行策略研究

基于城市道路网络系统可靠度理论,对郑州市区三环内的道路网络进行了基于蒙特卡罗的模拟分析.通过单元概率重要度的计算,确定重要度较大的路段集和区域,结合实践调查数据,提出相应的分阶段逐步实施黄标车限行的策略.     

基于模糊概率重要度的可靠性分析方法

故障树分析中基本事件的重要度对顶事件的发生概率有着重要的影响. 文中提出了一种基于模糊概率重要度的发动机可靠性分析方法,对事件发生概率进行分析,以克服传统故障树分析无法处理模糊和不确定信息的缺点. 用模糊三角数来描述基本事件和顶事件的发生概率,以不同的权重指数描述去除相应的基本事件之后顶事件概率的变化. 通过计算不同a截集下各个基本事件及顶事件的概率,对各基本事件的概率重要度进行排序,据此可以提出改进意见和措施. 以应用实例对提出的方法进行了验证.     

结构振动一次性失效的可靠度二维概率计算

讨论了结构一次性失效的可靠度计算方法，定义了结构在平稳随机激励下的响应一次性失效可靠度的概率表达式，并引入结构多点响应联合熵的概念，给出二维分布密度函数的形式。最后，对某类继电器的接触系统，计算了分布函数和可靠度。     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.     

基于模糊随机概率理论的可靠度分析模型

应用模糊随机概率理论，提出了考虑随机性和模糊性影响的结构可靠度分析统一模型－模糊随机模型；并给出了各种条件下结构可靠度分析表达式。研究表明，采用模糊随机模型作为各种情况下结构可靠性分析的统一数学模型更为科学合理、更符合工程实际。模糊随机模型和传统的随机模型是相容的，而且后者是前者的特例。     

基于属性重要度的随机决策树学习算法

文章提出一种基于属性重要度的随机决策树构造算法ASRDT,该算法利用粗糙集理论计算每个属性的属性重要度,提升重要属性的影响因子,使得建树过程中随机选择属性时,不同属性之间的区分度得以体现,从而显著提高了算法的抗干扰能力,使ASRST在保持原有RDT算法优点的基础上,更具有良好的分类准确率及稳定性。     

分析随机结构系统的时程可靠度方法

基于在（ｔ，ｔ＋θ△ｔ）时段内结构加速度响应呈线性变化的假设，提出了分析具有随机参数结构体系的时程可靠度方法，并通过例题，用ＭｏｎｅｔＣａｒｌｏ方法进行了验证。     

扩展随机神经网络及其概率结构特性分析

在Ｇｅｌｅｎｂｅ随机神经网络（ＧＮＮ）模型基础上,提出扩展ＧＮＮ（ＥＧＮＮ）模型。考虑信号释放强度依赖于神经元兴奋水平的情形,给出了ＥＧＮＮ的平稳分布。讨论了平稳分布存在的条件。在较弱假设下,ＥＧＮＮ仍具有简洁的“积”形式平稳分布,比原ＧＮＮ增强了调节平稳分布概率结构特性的功能,且能够表达更多的智能和生物特性。例举了它的联想功能。     

土坡可靠度的随机BISHOP法

将土的容重、粘聚力、内摩擦角作为随机变量。变量为非正态分布时,对变量进行当量正态化,求其当量的数字特征值,并考虑对变量进行截尾处理。随机变量相关情况下,对协方差矩阵利用ＪＡＣＯＢＩ方法进行处理,然后利用基于有限元法随机方法进行迭代,随后将传统ＢＩＳＨＯＰ法的极限状态方程中安全系数Ｆ_３取１,推得随机ＢＩＳＨＯＰ法极限状态方程,求土坡可靠指标β值     

有限随机系统的极限概率分解

有限随机系统状态迁移过程中对系统状态集的压缩,将系统分为两类随机子系统,由此建立了该随机系统的商系统并降低了概率矩阵的计算复杂度.在图论的基础上,通过研究有限随机系统及其商系统的极限性质,考察了有限随机系统的极限概率分解问题.在保留原有随机系统的极限性质的前提下方便了对随机系统平稳分布的预测.     

随机有限元在结构可靠性分析中的应用

本文假定随机变量呈正态分布，采用一阶摄动建立了适合工程结构可靠性分析的随机有限元方程，具有对原始数据采集要求低、程序设计简便、可充分利用通常的有限元结构分析成果等优点。     

桁架结构随机有限元的可靠性分析

研究基本随机变量对结构可靠性的影响,针对桁架结构分别或同时考虑了结构的物理参数、构件的几何参数以及作用荷载等的随机性,提出了将确定性有限元随机化的方法,结合H-L(Hasofer-Lind)几何法,分别以结构的位移与应力响应作为功能函数,得到结构中构件的最小可靠指标.通过算例表明随机变量的变异系数对构件可靠指标有较大影响,当同时考虑多个基本随机变量时,结构响应呈现出很强的随机性,基于随机有限元的可靠性分析方法具有一定普适性、可行性与实用性.＃     

应用随机进程代数的网络系统可靠性预计方法

针对复杂结构网络系统可靠性预计建模与分析的难题,提出了一种应用随机进程代数的网络系统可靠性预计方法.通过分析3种基本网络拓扑结构,研究了网络系统随机进程代数模型的建立方法,根据随机进程代数操作语义,推导出一个带时间延迟的可靠性标记变迁系统,依据其隐含的马尔可夫转移关系和系统的当前状态,计算得到系统在一段时间内的可靠性预计值.仿真实验表明,该方法能精确刻画网络系统随机行为以及组件之间的相互关系,可有效预测不同状态下系统的可靠性水平.     

概率型活动网络的计算机模拟

尝试将网络计划技术与风险分析结合起来,突破了传统的ＰＥＲＴ网络计划只考虑单一关键线路的限制以及每项活动持续时间均服从β分布的假定。在ＰＥＲＴ中真正引入随机因素,利用计算机模拟技术,对实际复杂系统进行大量的动态模拟,从而获得描述系统特征的数值,为决策提供了科学的依据。     

R&D项目周期和费用的随机网络模拟

本文针对R&D项目的特点 ,首先探讨了利用随机网络技术建立项目仿真模型的步骤和方法 ,并给出了一个典型的R&D项目的随机网络模型 ;随后 ,研究了随机网络模型的模拟求解问题 ,通过编制专用软件 ,对所建立的模型进行了模拟求解 ,获得了项目周期和费用的概率分布和各种统计特征值 ;最后对求解结果进行了讨论分析 ,并对项目的周期和费用进行了统计推断 ,从而为项目周期和费用的决策和控制提供了定量化的参考依据     

基于小波分析的网络流量随机模拟

为了快速生成具有自相似特性的模拟网络流量,应用小波变换将实际测量到的网络流量分解成不同尺度下的小波系数（细节信号）和尺度系数（背景信号）,并把这些系数分割成长度相等的很多个小段,然后从每个尺度下的细节信号中和背景信号中分别随机抽取一个小段进行叠加,多次重复该操作,就可以得到较长时间范围内的模拟网络流量,采用方差时间曲线图对模拟生成的网络流量的自相似特性进行了分析,结果表明：用该方法模拟的网络量具有较好的自相似性,而且简单,速度快。     

人机系统事故概率与发生频率的可靠性分析

根据人机系统的事故类别划分，在明确系统运行状态及所处空间的基础上，利用可靠性分析的原理与方法，对人机系统的事故发生概率、发生频率等重要参数进行了分析与计算，并对冲压机的压砖成型操作进行了实例分析，对人机系统的定量分析与评价有较大的参考价值。     

基于神经网络的电热式微致动器随机有限元分析

提出了基于神经网络的随机有限元分析方法,首先利用有限元法对U型电热式微致动器进行理论分析,得出具体结构尺寸对微致动器最大位移的影响,然后通过建立的神经网络来拟合响应与输入之间的关系,根据蒙特卡罗模拟原理获得足够多的样本值对训练后的网络进行误差分析,结果证明,本文提出的分析方法是可行有效的.