关于古典概率的几种解法

通过介绍古典概率的计算方法,使学生在解题过程中能正确分析题意,运用适当的方法获得准确的答案,从而提高分析问题和解决问题的能力.     

工程项目风险评价方法的研究

工程项目风险评价方法的研究傅鸿源（重庆建筑大学管理学院，６３００４５）ＡＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｎｇＰｒｉｊｅｃｔ’ｓＲｉｓｋＦｕＨｏｎｇｙｕａｎ（ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，６３００４５）Ａｂｓｔｒａｃ...     

桩基工程单桩抽检的概率分析

该文用概率论的方法研究桩基工程质量控制的几个问题．首先定义度量单桩质量随机抽样检测．效果的验中概率Ｐｎ及其计算方法．对Ｐｎ计算分析的结果得到：Ｐｎ只与单桩不合格率Ｐ及抽样根数ｎ有关．与单桩总根数Ｎ无关．同时，据计算给出了达到检测目的所必须的最少抽样单桩根数．     

淮河上游县城纳污河段水质概率稀释模型的建立与应…

淮河水质污染已成为严重社会问题，国家也出台了限期治淮的战略目标，但尚有很多理论和实际问题急待解决。本研究根据水体扩散理论和概念理论，首次建立了淮河干流纳污河段的水质概率稀释模型，使之成为合理确定河流排污量和区域排列削减量的科学方法。对规划和实施河流污染治理具有理论指导意义和广泛的实用价值。     

非对称极化散射矩阵的目标识别方法研究

本文针对单基地测量时线性目标的极化散射矩阵为非对称这一实际情况．根据散射矩阵理论将其进行了对称性修正，在此基础之上，利用本征极化作为雷达目标极化特性的表征并进一步提取了目标的极化特征，同时对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于电阻率层析扫描的水下抛石体内部空洞探测

为提高水下抛石体的识别精度,构建了预留有内部空洞的抛石体物理模型与电阻率层析扫描模型研究电阻率层析扫描技术在水下抛石体内部空洞探测中的成像效果,并与传统克里金插值法效果进行了对比。结果表明:电阻率层析扫描可以有效识别水下抛石体中的空洞,并且在刺激源数量为6时电阻率层析扫描模型模拟精度达到较高值;电阻率层析扫描技术在通道纵剖面上的识别能力要远高于传统克里金插值法;将数值模拟结果中电导率大于300.μS/cm的区域视为空洞区,整体反演结果略大于真实值,在 x、y、z 3个方向上的偏差分别为2.73、1.75、6.95.cm;基于反演结果对电阻率层析扫描模型进行正演,正演结果与实测数据的拟合度超过0.95,证明了电阻率层析扫描模型反演的准确性。     

基于神经网络的船舶稳性预报研究

为省略船舶稳性计算中横摇阻尼以及船舶阻力等参数的复杂计算过程,提出一种采用径向基函数(RBF)神经网络对第二代完整稳性失效概率预报的方法.研究包括过度加速度、瘫船稳性以及骑浪/横甩3种失效模式.通过研究船舶相关参数对各失效模式失效概率的影响,确定采用RBF神经网络对每种失效模式进行预报时输入特征的选取,从而降低训练时长.使用训练后的网络对样本船稳性进行预报,采用均方误差和平均绝对百分比误差对预报结果进行评估.对3种失效模式预报结果的平均绝对百分比误差分别为6.49%、7.09%、5.70%,均小于10%,表明采用RBF神经网络可较为精准地对船舶稳性进行预报.     

Δ—伪度量族与Menger概率度量空间

引进了Δ－伪度量族概念,研究了Ｍｅｎｇｅｒ概率度量空间与Δ－伪度量族生成空间的关系,证明了每个Ｍｅｎｇｅｒ概率度量空间（Ｅ,Ｆ,Δ）都可由Ｅ上的一个Δ－伪度量族｛ｄλ｝λ∈（０,１）所确定．     

马尔柯夫链状预测的概率计算及拓广

提出了一种马尔柯夫链状预测中的概率计算新方法：状态划分矩阵法;具有模糊状态的马尔柯夫链的概率计算公式,并用实例计算作了说明。