基于Davinci-DM6467的高斯混合模型算法的实现

针对智能监控中运动目标检测的问题,提出了基于Davinci-DM6467的高斯混合模型像素级的背景分割策略。对彩色图像建立高斯混合模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速率;通过和马氏阈值进行对比来判断是不是要更新背景模型;通过和背景阈值进行对比来判断哪几个模型是属于背景区域。经验证性实验测试,结果表明,高斯混合模型在运动检测中实时性好,对环境有较强的鲁棒性。     

UEND 和 φ 混合随机变量随机和的精确大偏差

介绍了UEND和φ混合的相依关系的随机变量,研究了具有UEND和φ混合的相依关系的随机变量的随机和的尾概率问题,利用一种求相依关系的随机变量的随机和的大偏差方法,得到了具有UEND和φ混合的相依关系的服从重尾分布的随机变量的随机和的渐近尾概率的结果,将服从独立不同分布的随机变量的随机和的一致渐近结论推广到了服从不同分布的带相依关系的随机变量的随机和的结论上.     

具有相依变量成批到达排队系统等待时间的注记

研究了成批到达排队系统G(X)/G/1的基本变量具有相依关系时,等待时间的随机比较性质.证明了当到达批量与到达间隔的相依关系越强时,相应的等待时间越短;当服务时间和到达间隔的相依关系越强时,相应的等待时间越短.同时探讨了基本变量相依时成批到达排队系统的等待时间的界.     

利用轮廓特征的多视点几何数据配准

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。     

模拟退火马氏链的尾事件结构

由模拟退火算法所引出的非时齐马氏链问题已经引起概率论学者的极大关注。本文试图按其轨道的渐近性质将状态空间进行分类，区分了常返态和瞬时态，且将常返态划分为一些渐进连通的互不相交的子类，而这些子类对应于尾σ－代数的原子集。     

向量值半Markov决策规划

关于向量值Markov决策规划,文献[1]研究了有限阶段与无限阶段模型之间的关系。文献[2,3]将标量模型的策略迭代算法推广到向量模型,给出了求最优策略的算法。其算法大致叙述如下:从任一平稳策略出发,在平稳策略类中不断进行策略迭代改进,求得不动点及其周围的可疑点,然后从可疑点开始迭代改进。上述过程反复进行,直到考察完所有平稳策略为止。最后在求出的不动点集合Γ中用穷举法求出全部最优策略。     

隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用

为了提高被动声目标识别率，该文研究了隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用问题，然后，又提出了２种混合分类器：特征矢量混合的ＨＭＭ分类器和ＨＭＭ／ＭＬＰＮＮ（多层感知机神经网络）混合模型分类器。结果表明，这２种混合分类器在性能上都优于单个特定的分类器，它们在被动声信号分类中具有良好的应用前景。     

用马尔柯夫过程分析可修复系统的稳态可用度

主要论述如何利用马尔柯夫过程求解可修复系统的稳态可用度，并结合实例给出求解步骤。     

关于2,3维广义随机游动

本文对广义随机游动中的ｋａｌｉｋｏｗ问题进行了部份研究，和到了在２，３维随机环境中的随机游动的常返，非常返，正常返，零常返的一些结果。     

WOD样本密度函数和失效率函数递归核估计的逐点强相合性

考虑同分布宽象限相依(WOD)随机样本未知密度函数的一类递归型密度核估计量.利用WOD序列的Rosenthal型不等式,在一定条件下证明了该估计量的逐点强相合性,并讨论了失效率函数估计的逐点强相合性.