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11.
研究了带有随机利率的一个离散时间风险模型中的破产概率,得到了在通货膨胀和通货紧缩条件下关于破产概率的若干定性结果,所得结果推广了常数利率下经典模型的相应结果. 相似文献
12.
结合了径向基神经网络较强模式分类能力与概率神经网络运算简单的优点,提出了一种径向基概率神经网络模型,并应用于小儿厌食症的辅助诊断,通过对119例样本数据的处理,获得了92.4%的准确率.此外,偏最小二乘法的分析结果表明,Zn元素与小儿厌食症关系最为紧密. 相似文献
13.
14.
马氏环境中马氏链于小柱集上之概率的指数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
王汉兴 《湖南师范大学自然科学学报》1995,18(3):6-9,15
本文给出了马氏随机环境中马氏链于小柱集上之概率的一个指数估计式,其估计指数即为熵,这一结果拓广了平稳遍历马氏链的相应结果。 相似文献
15.
条件概率与刚性近似下高分子链非格子模型的Monte Carlo模拟 总被引:3,自引:0,他引:3
探讨了采用高分子链的实际键长、键角、旋转异构态和无扰链时的条件概率逐个链段地生成样本高分子链进行真实链和受限链分子构象统计研究的可能性.并就无扰链、尾形链、真实链的情况与完全计算法、Flory矩阵方法进行了比较.结果表明:在刚性近似下,使用无扰态时的条件概率生成样本高分子链的Monte Carlo模拟,其样本库能真实地重现平衡态时受限链和真实链的构象分布,适用于受限链和真实链的构象统计研究. 相似文献
16.
考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。 相似文献
17.
极小极大概率机(Minimax Probability Machine, MPM)、极小极大概率终端学习机(Minimax Probability Extreme Learning Machine, MPELM)和孪生极小极大概率终端学习机(Twin MPELM, TMPELM)在不对数据分布进行具体要求的情况下,可以为泛化误差提供明确的上界,同时使经验风险极小化。目前,MPM算法、MPELM算法和TMPELM算法主要是通过求解二阶锥规划模型的内点算法实现。本文利用支持向量机思想和凸二次规划的Wolfe对偶形式,对已有的MPM算法、MPELM算法和TMPELM算法进行了改进,并提出了三个新算法。实验结果表明,本文所提算法是有效和可竞争的。 相似文献
18.
《山东大学学报(理学版)》2021,56(3):88-95
网络邻域抗毁性的研究起源于间谍网。它的特殊性在于当图中一个点失效时其邻点全部失效,然而实际中最可能的情形是,一个点失效时其邻点依概率p失效。基于此,提出广义p-邻域离散数的概念,给出若干特殊图及其线图的广义p-邻域离散数计算公式。通过分析概率p与参数的关系,说明该参数在刻画网络邻域抗毁性方面的精细之处。 相似文献
19.
目的 研究爆炸作用下的比例距离参数对墙板结构可靠度影响,提出基于蒙特卡洛取样的墙板结构可靠度分析方法。方法 以抗爆间室墙板结构为研究对象,采用 LS-DYNA 求解器,模拟得到不同比例距离下的结构变形云图; 计算墙板结构在爆炸冲击下的位移响应,分别为跨中最大位移与塑性位移; 考虑板件材料强度和尺寸的不确定性,以构件延性比为指标建立功能函数,计算爆炸冲击下的墙板结构可靠度。结果 当比例距离为 ■时,板结构的毁伤效应最严重,背爆面出现多条固定端裂缝、环向拉伸裂缝等。随着比例距离的增加,结构的最大位移和塑性位移逐步减小,失效概率不断降低,当比例距离为0. 9、0. 95、■时,失效概率趋近于 0 ,得到了不同比例距离下的结构失效概率与可靠指标规律。结论 比例距离是影响爆炸作用下墙板结构损伤程度的重要参数,抗爆间室的可靠度研究有助于解决抗爆间室结构设计和性能评价难题。 相似文献
20.
对于有高度冲突的证据,D-S证据理论的融合规则可能会得出错误的结果.为了解决这一问题,在D-S证据理论基础上提出了一种新定义—关联系数,用它来量化证据之间的关联程度.关联系数考虑了集合中多子集对证据合成的不确定性影响,并在此基础上加入信度熵度量信息量的大小.利用关联系数和信度熵作为权重因子对原始证据进行修正,设计了一种新的多源信息融合方法.另外,通过具体的算例应用,验证了新提出的证据合成方法具有广泛的有效性和适用性. 相似文献