基于BDD的多态系统概率安全评估方法研究

由于传统的概率安全评估方法难以处理多态系统,本文通过一个煤气泄漏多态系统实例提出了一种基于BDD的多态系统概率安全评估方法.首先将多态事件树中的事故序列用多态布尔表达式进行描述,进而将多态布尔表达式转化为BDD,给出了一种基于不交化思想的BDD定量算法.在此基础上,提出了实用的基于BDD的多态系统概率安全评估步骤,并通过实例说明了BDD定量算法的正确性.     

集中式多传感器无极联合概率数据互联算法

针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联,最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似,因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响,与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,该算法具有更高的跟踪精度和稳定性,最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于因果图的贝叶斯网络

在贝叶斯网络中引入了因果图的理论,提出了一种基于因果图的贝叶斯网络,经实验证明,很好地解决了贝叶斯网络中的问题,在现实中有着重要的应用价值.     

核电厂严重事故序列选取准则探讨

严重事故的预防和缓解是新一代核电厂的重要安全问题。本文主要讨论核电厂严重事故研究和管理中确定严重事故主导事故序列时应考虑的准则问题,包括定性和定量准则以及准则相应的意义。以此为基础,本文整理形成一套推荐中国核电厂进行严重事故主导序列筛选时采用的准则,并以1000MW非能动先进压水堆(AP1000)标准设计为研究对象进行应用尝试。分析表明,严重事故选取准则应从定性和定量两方面阐述。从定性的角度,严重事故的选取应根据核电厂状态划分,在超设计基准事故范围内,选取可能导致堆芯损伤和安全壳旁路,并且在后果上具有包络性的事故序列。从定量的角度,应确定导致核电厂严重事故风险的绝对筛选值和相对筛选值,同时还要包络陡边效应,补充确定论分析和工程经验的成果结论。根据建议准则选取的AP1000严重事故主导序列与其概率安全分析报告中进行重点分析的严重事故序列基本吻合。     

试验机制无差别原则及其条件——关于无差别悖论的一种解决

无差别原则及其悖论由来已久.当代归纳逻辑的创始人之一凯恩斯曾为消除这些悖论付出巨大的努力.本文介绍了若干重要的无差别悖论和对它们的一些尝试性解决,并提出一种新的解决方案.此方案的核心是对古典无差别原则加以试验机制的条件限制和提出从参数θ到f(θ)的线性无差别条件.     

基于情感能量模型的表情机器头

首先以心理动力学中的心理能量概念为基础,分析了情感能量以及表示情感状态的相关参数.然后根据情感能量守恒定律,研究了情感能量分配结构的数学表示方法和情感能量分配模型,进一步分析了情绪状态的变化过程,提出了情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法;利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,进一步研究了情感状态的变化规律.最后根据以上情感模型及其变化规律构建出表情机器头的综合研究平台,仿真结果与机器头实验数据的一致,验证了仿真模型的有效性.     

Goedel逻辑系统中公式条件概率真度的研究

基于条件概率的思想,在Goedel连续值命题逻辑系统中引入赋值密度函数概念,给出了公式的概率真度、条件概率真度的定义,定义了公式间的相似度和伪距离并给出了相关的性质。     

基于概率积分变换与似然比的高维相关性检验

高维相关性的拟合优度检验是Copula尤其是高维Copula实践应用中遇到的复杂课题。为了解决这一难题,该文将Berkowitz在2001年提出的基于概率积分变换的似然比检验单变量分布的方法推广用来做多变量分布的拟合优度检验,特别是用来检验高维copula的拟合优度。通过Monte Carlo模拟对比实验,结果表明基于概率积分变换的似然比检验统计量对高维相关性的拟合优度具有很强的检测能力,同时对小样本数据同样有效。     

概率空间上较优的Poincaré不等式

在很多问题的研究中,经典的Poincaré不等式是一个非常重要的工具,用这个经典不等式作为研究问题的工具非常普遍,如Poincaré积分不等式在Arnold的非线性稳定性理论中起着关键性的作用.Poincaré型不等式的形式很多,应用很广,它在许多重要的泛函不等式的推导\,特征值的估计和谱研究中起着非常重要的作用.在概率空间上对Poincaré型不等式作进一步的研究,得到较优的Poincaré不等式.     

概率树在中学概率问题的教学应用

本文就概率论中有关知识比如互斥事件的概率问题、相互独立事件的概率问题等,针对q-学生应用概率公式计算复杂事件概率时遇到的问题。提出了概率树法,并将概率树与概率问题结合起来,用概率树法求事件发生的概率。该方法能使整个求解过程更清楚,更直观,使学生能够较容易理解很难掌握、容易出错的概率问题。