异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器.分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则.由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性.而当含...     

两单元五开关逆变器的倍频调制及功率平衡方法

为了解决传统两单元级联H桥在正负反向层叠载波移幅脉宽(POD-PWM)调制策略下,存在输出电平数少且谐波含量高的问题,提出了一种两单元级联H桥九电平五开关逆变器新型拓扑结构和改进型POD-PWM倍频调制策略.为了消除两个单元之间功率不均衡的问题,在改进型POD-PWM倍频调制策略的基础上,采用1/2输出电压周期循环交换两个单元开关管驱动信号的方法.仿真及实验研究证明了上述理论分析的准确性和切实性.     

结合节点计算能力的MapReduce负载均衡方法

MapReduce是大数据计算领域广泛使用的编程模型,默认的Hash分区方法易导致数据倾斜,使各计算节点负载不均衡,影响了整体计算性能并造成了大量集群资源浪费。针对这一问题,提出一种结合节点计算能力的分区方法。通过运行一个独立的抽样作业,利用Reservoir抽样算法抽取待处理数据并统计样本里关键字的位置和频次;根据关键字的统计数据制定分区策略,使各分区负载与节点计算能力达到平衡,同时优化网络开销;以全量数据为输入运行计算作业,并采用已制定的分区策略对中间数据进行分区,得出计算作业的运行结果。实验结果表明,方法使各节点负载更加均衡,可明显提升计算作业执行效率。     

饱和消费者的经济均衡存在定理

研究当消费者处于饱和状态时经济均衡的存在性问题,利用角谷不动点定理,给出了一个均衡存在性定理.     

动态贝叶斯网精确推理中联合树算法的改进

基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的,而推理算法的优劣决定推理的执行效率;文章在分析联合树性质的基础上提出一种较简单的3/2片联合树算法,该算法不需要限制消去顺序且只作一次扩展;讨论了算法的复杂度,并作了试验比较。     

基准均衡汇率方法框架下的人民币均衡汇率研究

在西方汇率决定理论分析框架的基础上,结合中国的实证数据对人民币的均衡实际汇率及其影响因素进行了分析和估计,估计的FEER和真实的BRER展示出了中国的一个有趣的“失调”形式.并得出了一些关于中国经济及其实际汇率(RER)的重要结论.     

一种解决混联系统组合爆炸问题的贝叶斯网络

针对传统三层节点贝叶斯网络(Bayesian network,BN)在系统可靠性分析中的组合爆炸问题,提出了一种适用于复杂混联系统的级联BN建模方法.首先,在引入s类(f类)节点基础上建立了描述并联(串联)逻辑的信息通路模型,进而通过为通路模型各节点赋予同逻辑的条件概率参数,提出了构建并联(串联)系统等价级联BN的方法;其次,结合"超级方框"的概念分析了将典型串并联、并串联系统转化为等价级联BN的方法,并基于系统可靠性框图(RBD)相关矩阵,设计了将复杂混联系统转化为等价级联BN的算法-Generate-Chain-BN;最后,分别建立了某混联系统RBD的等价三层节点BN和级联BN模型,对两种BN进行了对比计算.理论和实例分析均表明,本文建立的级联BN可将原三层节点BN的空间和时间复杂性由指数级降到线性级,解决了三层节点BN固有的组合爆炸问题,可成为复杂混联系统可靠性分析的有效手段.     

融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用

介绍了一种与支持向量机(SVM)函数形式相同的稀疏概率模型--关联向量机(RVM),其训练是在贝叶斯框架下进行的,在处理具有噪声的函数回归时,RVM具有很出色的性能.与SVM相比不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数,核函数选择也不受限制.将RVM应用于PTA装置溶剂脱水塔塔顶塔底组分软测量建模,仿真结果表明:该方法预测精度较高,具有一定的应用价值.     

基于深度贝叶斯网络学习的不确定性建模方法

战场态势评估涉及很多不确定因素,对不确定性进行仿真建模能够提高态势评估的能力。针对参战对象多元、不确定性增多导致的无法全面准确表达不确定性问题,提出了基于记忆模块和变分自编码器的深度贝叶斯网络模型。采用生成模型设计了基于深度贝叶斯网络学习的态势评估模型;阐述了融合记忆模块的深度生成模型原理和模型的学习与推理过程;以某空袭行动为例构建贝叶斯网络,对所提方法进行了验证。结果表明:深度神经网络能够逼近隐变量的非线性变换,设计的记忆模块能存储深度神经网络提取的大量局部特征,通过学习自动得到了贝叶斯网络条件概率,增强了不确定性建模能力。