基于观测器的不确定时滞Markov跳变系统H∞控制

讨论了一类线性不确定时滞Markov跳变系统的控制问题,针对能量有界的输入噪声,设计了基于观测器的优化鲁棒H∞控制器。基于鲁棒控制理论,通过对重构的观测器系统的分析,提出了使得系统随机稳定且满足一定输入输出H∞增益的模态依赖的控制器存在条件。结合构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式变换,给出了H∞控制器的设计方法,并将其描述为一个优化问题。基于观测器设计的优化H∞控制器使系统具有随机稳定性,状态的跟踪性能好,抑制干扰能力强,满足所给的范数指标。仿真示例说明了设计方法的有效性。     

Markov调制的随机微分方程极小解与极大解的存在性

运用比较方法,在较为一般的条件下,证明了一维M arkov调制的随机微分方程极小解与极大解的存在性。     

单流出B型过程爆发后的期望停留与寿命

单流出B型Q过程是一类在理论和实际上很重要的Markov过程，它具有很好的性质，它的Martin流出边界Be是单点集{b}，文中研究了此类过程爆发后的期望停留与寿命。     

焊接结构及其维修的可靠性分析

本文以马尔科夫链理论研究了焊缝中裂纹的随机扩展过程,并在此基础上分析了焊缝的补焊问题,同时提出了“当量运行次数”的概念.对于工程中可能进行多次维修的结构,文中给出了损伤的稳态分布。最后用优化理论分析了最大经济效益意义上的维修方案。     

The Laplace Functional and Moments for Markov Branching Chains in Random Environments

The concepts of random Markov matrix, Markov branching chain in random environment (MBCRE) and Laplace functional of Markov branching chain in random environment (LFMBCRE) are introduced. The properties of LFMBCRE and the explicit formulas of moments of MBCRE are given.     

基于Baum-Welch算法HMM模型的孤词算法研究

介绍了隐Markov模型原理,它是用来描述含有未知参数的Markov过程,是描述随机过程统计特性的概率模型。在此基础上,设计了基于HMM模型的孤词检测实验,通过优化实验模型,采用Baum-Welch算法解决HMM模型的训练问题,找到HMM模型估计参数λ值,这在数学角度上等价于其他线性预测系数。此实验在减少不必要的HMM训练的同时,降低了算法复杂程度。为了测试Baum-Welch算法的有效性,进行了数据仿真实验,结果表明该算法是有效的。     

反馈型随机二元神经网络

提出并分析了一种全新的反馈型随机神经网络模型，该模型不同于常见的Boltzmann机，它不直接使用随机激活函数而是采用了随机型加权连接，神经元为简单的非线性处理单元.揭示了该网络模型存在惟一的收敛性平稳概率分布，当网络中的神经元个数较多时，平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs 分布. 另外，还讨论了该网络模型与Markov随机场之间的关系，并提出了一种新型模拟退火和Boltzmann学习算法.网络模型被成功地应用于解决难度较大的组合优化问题和人像的自动识别，实验结果证实了该模型具有强大的计算能力和优异的泛化性能.     

一类混合中立型随机泛函微分方程的均方指数稳定性

研究了一类混合中立型随机泛函微分方程的均方指数稳定性.借助停时序列证明了此类随机系统解的存在唯一性，再利用比较原理和反证法建立了判定混合中立型随机泛函微分方程均方指数稳定的新准则.     

基于说话人自适应训练的汉藏双语语音合成

根据藏语和汉语在发音上的相似性,提出了一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的汉藏双语语音合成方法。以声韵母为合成基元,采用多个普通话说话人和1个藏语说话人的语料库,利用说话人自适应训练,获得一个汉藏双语混合语言的平均音模型。通过说话人自适应变换,从混合语言的平均音模型获得普通话或藏语的说话人相关模型,从而合成出普通话或藏语语音。实验结果表明,在藏语训练语句较少的情况下,该方法合成的藏语语音明显优于仅采用说话人相关模型合成的藏语语音。     

Markov链平稳分布的迭代解法

近来,Marek等第一次将Schwarz方法引入了奇异线性方程组的求解问题.然而,这种方法对于分裂阵和迭代阵的要求过于严格.本文在此基础上,利用Drazin逆给出了拟非负分裂的定义.对Markov链分裂阵的要求由非负型分裂推广到拟非负型分裂,证明了Markov链加性Schwarz迭代,诱导分离及其粗网格校正的半收敛性,扩充了Schwarz迭代方法的理论,使这种方法更具实用性.