超几何分布概率任意精度算法及其实现

超几何分布的概率计算在抽样方案设计中是计算接收概率的基础,十分重要,常用的算法有阶乘对数法和递推算法.为评价超几何分布概率函数近似算法的实际精度,给出概率的精确数值,提出了超几何分布概率任意精度算法的解决方案.该方案首先采用质因数分解算法将概率函数分解成最简质因数分式,其次设计任意精度算法类,然后通过Visual C++实现,并给出了应用实例.     

QoS保证网络中的节点状态研究

网络资源的使用情况主要通过节点状态信息表达,其参数的选择在很大程度上决定了网络能支持怎样的QoS要求。通过分析现有网络机制,选择节点延时的概率密度函数作为节点状态信息参数,利用滤波器算法使其正态化,验证此节点状态函数应用于现有网络各类调度算法后,保持正态分布形式不变。这种节点状态的可描述化使得通过求解网络路径各节点延时的概率密度函数来有效地估计本路径的各度量参数变为现实。节点延时的正态化形式使节点状态获取、更新、业务分配、接纳控制及调度机制的计算变得简单,并在一定程度上有利于提高节点状态的平稳性,提高网络效率,达到为网络业务提供相应的统计服务质量保证的目标。     

Markov积分半群的非退化性及弱*可微性

研究参数连续Markov链的积分性质.从转移概率函数的定义出发,证明了Markov积分算子半群是非退化的.同时,还利用转移半群的对偶性质得到了Markov积分算子半群是一弱*连续可微半群,且具有二阶弱*连续可微性.     

Markov骨架过程成为Markov过程的条件

给出了一个齐次Markov骨架过程成为齐次Markov过程的充分条件及其转换概率函数。     

过程模拟法重建三维数字岩芯的准确性评价

由于利用X 射线CT 扫描获得反映真实岩石微观结构的三维数字岩芯过于昂贵和费时,因此,正确评价利用岩芯二维薄片图像重建三维数字岩芯的准确性具有重要理论和应用价值。采用过程模拟法,依据岩芯的二维薄片图像,通过模拟真实岩石的形成过程沉积过程,压实过程和成岩作用重建了三维数字岩芯,并且应用局部孔隙度分布函数和平均渗流概率函数进行了重建三维数字岩芯的准确性评价。结果表明：过程模拟法重建的三维数字岩芯与真实岩芯具有相同的均匀性和连通性,且重建三维数字岩芯与真实数字岩芯都是各向同性的。重建的三维数字岩芯不仅可以用来表征真实岩芯的孔隙结构,而且也可以作为其他岩石物理属性模拟的基础。     

基于前景概率函数的目标跟踪

针对不规则目标跟踪中初始窗口内包含背景像素导致特征模板不准确的问题,提出前景概率函数以及基于前景概率函数的目标跟踪算法.首先根据目标所在区域与背景区域的颜色分布建立前景概率函数,并以此计算目标区域中像素的前景概率,削弱背景像素的干扰,得到更准确的目标特征模板.将目标区域像素的前景概率引入均值迁移跟踪框架中,实现目标的迭代定位;在跟踪收敛后重新计算收敛区域中的前景概率分布,根据其反向投影图的尺度变化调整跟踪窗宽;最后利用Bhattacharyya相关系数对目标特征模板进行自适应更新.实验表明,该算法能够有效抑制背景像素的干扰,在目标尺度变化时能够准确调整跟踪窗宽,减少迭代次数,满足实时跟踪的需要.在复杂背景中跟踪性能也始终优于传统的均值迁移跟踪算法.     

非退化的Markov-Feller算子的不变概率测度的惟一性

研究了局部凸的可分度量空间上的非退化的Markov-Feller算子的遍历性质,给出了此类算子存在惟一不变概率的充分和必要性条件。     

基于蚁群算法的移动机器人路径规划研究与应用

文章对传统蚁群算法收敛较慢的问题进行了改进,参考人工势场法的思想,构建并加入了权重可调的引力概率函数作为启发因子,使新的算法在较快的收敛速度下仍能得到全局较优解;在新算法的基础上构建了移动机器人动态路径规划模型,通过计算机仿真和智能试验车的实际行走表明,即使在障碍物非常复杂的场地环境,用该算法也能迅速规划出较优的全局路径。     

塔河七区溶洞储集体发育特征及物性建模

为解决塔河七区T607单元井资料较少、溶洞储集体内部物性参数分布规律不明的问题,提出了以充填模式为指导的概率函数约束建模方法。在溶洞储集体识别的基础上,分析其充填物特征,总结充填模式,并以此为指导构建概率函数,从而约束孔隙度建模过程。研究结果表明,T607单元共发育地下河型溶洞及孤立型溶洞两类储集体,前者在平面上延伸较长,而后者则在垂向上分布较广;地下河型溶洞主要发育搬运型砾岩、搬运型砂岩等充填物,孔隙度曲线垂向呈现"叠置漏斗型",孤立型溶洞主要发育混杂角砾岩充填物,孔隙度曲线垂向上呈现粗略"箱型";结合建模结果,认为控制洞穴储集体的关键参数为其充填特征及规模。     

非确定环境下一种组播路径最优QoS分解算法

目的 研究非确定环境下对组播树的QoS分解问题.方法 每条网络链路都定义了一个概率函数,其值等于在非确定环境下链路资源满足局部QoS约束的概率.结果 提出了一种如何将每一组组播成员的端到端QoS约束分解为局部QoS约束,使组播树的总体安全性最大的QoS分解算法.结论 算法时间复杂度为O( Max/σ×|T|2),算法可以生成优化的合理解.