基于PCA-SSA-PNN的齿轮故障诊断

齿轮在工作过程中故障发生率高是造成传动机械设备故障的主要原因。通过对齿轮故障进行正确的特征提取和类型辨识，可实现对齿轮故障的有效识别。以齿轮箱9种不同的齿轮状态振动加速度信号为研究对象，我们提出一种利用主成分分析法降维，基于麻雀搜索算法优化概率神经网络特征参数的齿轮故障诊断模型，以提升概率神经网络模型的正确识别率。本文将该模型与传统概率神经网络模型、主成分分析-概率神经网络模型的正确识别率，以及改变样本数据量和添加不同噪声系数对正确识别率的影响进行对比试验，证明了该模型对齿轮故障诊断的有效性。     

全概率公式的启发式教学方法研究

通过实例对全概率公式的启发式教学方法进行了总结和探讨,提出了教学中应该注意的几个问题,以便使学生更容易理解和掌握有关知识.     

THE TRANSITION PROBABILITY MATRIX OF A MARKOV CHAIN MODEL IN AN ATM NETWORK

In this paper we consider a Markov chain model in an ATM network, which has been studied by Dag and Stavrakakis. On the basis of the iterative formulas obtained by Dag and Stavrakakis, we obtain the explicit analytical expression of the transition probability matrix. It is very simple to calculate the transition probabilities of the Markov chain by these expressions. In addition, we obtain some results about the structure of the transition probability matrix, which are helpful in numerical calculation and theoretical analysis.     

基于多层次MRF的多分辨率图像融合算法

图像数据融合的目的是恢复出分布在不同图像中的有用信息。在多层次MRF模型的基础上提出了一种多分辨率图像融合算法。该算法将定义在多层次图结构上的非线性因果Markov模型与贝叶斯SMAP(sequenti almaximumaposteriori)准则结合起来 ,弥补了MAP(maximumaposteriori)准则在多层次图结构上计算不合理的缺陷。实验部分中 ,对两种算法用于被高斯白噪声污染的合成图像的恢复结果进行了比较 ,并将该算法用于实际的多分辨率航空图像。实验结果表明了该算法的优越性。     

一类连续型随机数学模型的参数估计

讨论一类连续型随机数学模型的参数估计问题，分析解过程的概率特性，构造解过程的密度函数，借助极大似然法给出了未知参数的估计公式，证明了参数估计依概率1收敛到参数的真值。     

高等数学在证明不等式中的应用

不等式是数学中不可缺少的工具之一,有许多不等式在数学研究中有着重要的作用,但用初等数学知识证明一些不等式比较困难。本文利用高等数学的原理和方法,应用微积分、概率论、向量代数等高等数学知识来证明不等式,可以取得良好的效果。     

无穷伯努利试验中的一个连贯问题

利用概率的下连续性,我们定义了无穷伯努利试验中一个连贯问题的概率,进而我们用一个比较简单但在一般场合也可以应用的方法导出了这个概率的计算公式。     

通信侦察测频接收机的建模与仿真

针对搜索式超外差接收机,建立了SIMULINK测频模型,重点分析了建模中的关键环节和仿真中的主要性能参数,将“低通等效”原理应用于搜索式超外差测频接收机的建模过程中,并建立了相应的数学仿真流程,详细讨论了已知信噪比和未知信噪比两种情况下的检测门限确定方法,给出了基于SIMULINK仿真平台的仿真实例。对SIMULINK仿真模型中的每个模块均进行了详细说明,针对典型仿真结果进行了简要的测频性能分析,结果表明这种建模方法是正确有效的。     

概率度量空间的相对預紧性和相对紧性

本文引进了概率度量空问的点集概率相对预紧性与相对紧性概念,讨论了它们的性质,建立了二者之间的关系。     

关于数据不完整情形下的参数估计问题

本文针对数理统计中,在数据不完整(例如缺数值小的数据)情形下,如何进行参数估计问题,提出了求解方法,并进行了实例验证.