半序概率度量空间中增算子的不动点定理

不动点理论是非线性泛函分析的重要组成部分,对非线性微分积分方程的研究有重要意义.半序方法是研究非线性算子方程问题的主要方法之一,在概率度量空间中通过泛函引入半序,并利用此半序研究概率度量空间中增算子的不动点的存在性问题,得到一些不动点存在性定理.     

人的可靠性分析:需要、状况和进展

本文回顾了人的可靠性分析（ＨＲＡ）的研究历史,叙述了当前的研究进展,介绍了相关的第一代ＨＲＡ方法以及人的行为类型和失误分类的基本概念和部分人的动态认知模型,重点介绍了两种第二代的ＨＲＡ方法．     

Economic and statistical measures of forecast accuracy

This paper argues in favour of a closer link between the decision and the forecast evaluation problems. Although the idea of using decision theory for forecast evaluation appears early in the dynamic stochastic programming literature, and has continued to be used with meteorological forecasts, it is hardly mentioned in standard academic texts on economic forecasting. Some of the main issues involved are illustrated in the context of a two‐state, two‐action decision problem as well as in a more general setting. Relationships between statistical and economic methods of forecast evaluation are discussed and links between the Kuipers score used as a measure of forecast accuracy in the meteorology literature and the market timing tests used in finance are established. An empirical application to the problem of stock market predictability is also provided, and the conditions under which such predictability could be explained in the presence of transaction costs are discussed. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.     

苏德尔特贝16断块兴安岭群复杂岩性识别方法

苏德尔特贝16断块兴安岭群为火山碎屑沉积岩和正常沉积岩储层,发育沉凝灰岩、凝灰质砂岩、砂砾岩等10余种岩性、识别难度大,严重制约该区储层评价工作的开展。根据岩心薄片分析、录井及测井资料,对该区兴安岭群储层主要岩性及测井响应特征进行了分析,优选交会图版对主要岩性进行定性识别。运用基于概率统计学理论岩性判别技术对该区复杂岩性进行自动识别,并将判别结果与薄片分析进行对比,结果表明,该方法计算速度快、判别精度高。     

基于突变理论的边坡监测预警概率性模型研究

为解决边坡系统演化过程中不确定因素的影响,得到非确定性的边坡预警结果。结合突变理论与广义胞映射理论提出了一种边坡监测预警概率性模型。该模型采用尖点突变理论识别边坡稳定状态;将边坡稳定性演化结果视为随机事件,基于广义胞映射理论计算滑坡在某一时刻准时发生、提前发生、滞后发生、滑坡不发生的概率,从而实现边坡概率性预警。利用该模型计算了某黄土区工程边坡在某时刻发生失稳的概率为100%,且滞后发生的概率为83.8%,判定边坡系统突变会在该时刻之后发生,预警结果与实际情况一致,验证了该模型的有效性。与传统模型相比,概率性预警模型可提供更丰富合理的信息,有助于提升监测预警的准确率,为边坡监测预警研究提供了一种新思路。     

剖析三种非经典逻辑的思想来源与特征

论述了概率逻辑,模糊逻辑和不确定逻辑的思想来源;揭示了它们的思想本质特性;比较分析了它们的长处和不足.     

基于概率神经网络的烤烟烟叶质量的相关性分析

根据烟叶样本的近红外光谱定量分析得出3种烟叶成分:烟碱、还原糖和蛋白质的含量,加入8种烟叶外观特征,然后使用因子分析方法对概率神经网络输入进行压缩和特征提取,在简化样本的同时对概率神经网络进行优化.应用概率神经网络根据外观质量因素对降维后的烟叶样本建立内在质量的数学预测模型并获得较理想的预测效果.     

基于概率覆盖模型的无线传感器部署

在给定每个离散的网格点的覆盖度要达到K,精确度达到T的条件下,提出了一种基于概率模型的覆盖算法,并在Matlab中进行模拟.将该算法与平均算法、随机算法的模拟结果相比较,得出在相同前提下该算法所需的传感器数目最少.     

文本数字水印的概率算法及其可靠性

深入研究和分析了水印算法可靠性的实现手段,明确定义了文本水印算法的分层结构,为文本水印算法的研究提供了清晰的层次和思路.提出了具有隐蔽性、安全性和可靠性的基于蒙特卡罗(Monte Carlo)概率算法的文本数字水印算法,该算法不但使用了概率算法的伪随机序列,而且在映射层使用语句的位置来定位,提高了可靠性.再根据蒙特卡罗概率算法的思想,加强算法冗余强度,使可靠性进一步提高.最后通过理论分析和测试数据分析,证明了算法的高可靠性.它能够为水印的多种应用提供基础算法,是当前文本数字水印研究的进步.     

结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注

针对原始运动捕获数据结构复杂、语义模糊的问题,提出一种结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注方法.首先,利用概率主成分分析将运动序列划分为具有特定语义的运动片段.然后,将运动片段的欧拉角数据转换为人体各个关节点的三维空间位置坐标数据,统一骨骼长度,提取运动数据的2种互补性几何特征,并分别归一化.再次,运用傅里叶时间金字塔模型构建运动片段完整的时空特征.最后,利用已训练的随机森林分类器对各个运动片段进行标注.结果表明:该方法能够对具有不同语义的复杂运动序列进行有效标注,且可用于不同表演者,具有一定的实用性和通用性.