离散参数随机过程非线性滤波的稳健性及其应用（一）

离散参数随机过程非线性滤波的一种重要类型是次序统计滤波器（OSF）,而研究次序统计滤波器的有效途径则是考察次序统计量的稳健性性质,作者通过概率分布距离空间上统计量泛函的弱连续性及统计量泛函的影响函数,研究次序统计量的稳健性性质,考察在各种概率分布类型下中值滤波器与最大值滤波器的低通、带通特性,并将它们成功地应用于图像处理。     

提高储层随机建模精度的地质约束原则

为了提高随机建模的精度,降低模拟实现中的不确定性,在建模过程中应采取以下地质约束原则：等时约束建模,成因控制建模,多步建模,应用地质模式选择随机模拟方法,应用目标区多学科信息或原型模型确定统计特征参数,应用确定性信息限定随机模拟过程。在此基础上,提出了地质约束条件下的储层随机建模流程,并以长庆安塞油田坪桥水平井区储层随机建模为例,进一步阐述了地质约束随机建模的思路和方法。     

基于随机共振的微弱多频信号检测方法

根据非线性双稳系统在噪声和弱周期信号作用下对低频成分的敏感性,提出了基于随机共振的微弱多频信号检测方法.将待检测的未知频率信号与巳知频率的载波信号在混频器经外差法作用后产生差频与和频两种频率成分,通过调节载波频率可使差频在零频率点附近变动,从而使得双稳系统的输出发生特征极为明显的变化,为频率检测提供可靠的检测依据.理论分析和数值仿宾结果表明该方法是有效、可行的,具有良好的应用前景.     

基于决策支持系统的供应链联盟合作伙伴选择

在新的企业组织模式下,如何选择合适的合作伙伴是供应链联盟的关键问题。文章在供应链联盟合作伙伴选择多目标决策模型的基础上,采用了随机权重法,建立起供应链联盟合作伙伴的决策支持系统,帮助决策人员分析影响决策的各种因素,为决策人员提供决策参考。     

关于共单调定理的一个注记

给出了一个新的共单调定理,利用这个定理讨论了倒向随机微分方程的解zt的一些性质.本文的结果推广了已有的结果.     

样本相对熵与相依随机序列的若干小偏差定理

设{Xn,n≥1}是任意连续型随机序列,引入相对熵hμμ(w)作为随机序列{Xn,n≥1}的概率测度μ与参考测度μ之间偏差的一种随机性度量,在适当条件下,给出了任意连续型随机变量部分和小偏差定理.     

基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究

贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.     

基于自适应随机惯性权的粒子群优化算法

分析惯性权值对粒子群优化算法(PSO)优化性能的影响,提出了基于自适应随机惯性权(ARIW)的改进粒子群优化算法.在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布.使用四个基准函数进行测试,结果表明基于ARIW的PSO算法不但计算简便,而且能有效地调整算法全局与局部的搜索能力,显著提高了全局搜索的速度与精度.     

Wick型随机Hirota-Satsuma方程的精确解

通过使用白噪声泛函分析理论、Hermite变换和指数函数法,分别得到Wick型随机Hirota-Satsuma方程和变系数的Hirota-Satsuma方程的白噪声泛函解、精确解及周期解.     

N策略、负顾客、反馈Geo／Geo／1多重休假排队模型

研究了一个带有N策略、负顾客和反馈的多重休假Geo／Geo／1离散时间排队系统。服务的开始由N策略确定,到达的负顾客不接受服务,只抵消正在接受服务的正顾客,若系统处于假期,则到达的负顾客自动消失。完成服务的正顾客以一定的概率反馈到队尾寻求再次服务。利用拟生灭过程和矩阵几何解的方法得到了队长稳态分布的存在条件和表达式,系统处于假期和忙期的概率以及稳态下系统队长的条件随机分解和由休假引起的附加队长的分布表达式。