基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

例说与二项式有关的求和问题

二项式是高中数学的重要内容之一，它与概率理论中的三大概率分布之一的二项分布有其内在的联系，同时二项式系数又是一些特殊的组合数，利用二项式定理可得到关于组合数的一些恒等式，从而深化对组合的认识。二项式定理有关问题几乎每年高考都涉及到，且常常是以考查二项式系数问题的形式出现。在学习中，应善于归纳典型问题数学模型，总结此类问题的重要思想和方法，本文例析几种常用的解决方法。     

一种有奖销售中的概率模型及其应用

本文对一种有奖销售中的概率问题进行了讨论。建立了相应的数学模型，并给出了它在实际中的应用。     

构造概率模型巧妙解决数学问题

举例说明如何构造概率模型解决代数、分析中的一些问题，进一步阐述概率思想应用的广泛性．     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

二项式光场和原子相互作用模型中的保真度

运用全量子理论对二项式光场和二能级原子相互作用模型中保真度的演化特性进行了研究，发现二项式光场的初始光子数和失谐量对保真度有明显的影响．结果表明，初始时刻二项式光场的平均光子数越大，保真度就越小；失谐量越大，保真度就越大．     

一种改进的语音二项式正弦脉冲激励方案

对一种码率在 2. 4kbit/s左右的基于LPC(线性预测编码)的二项式正弦脉冲(BSP)激励形式进行了改进,以多个正弦谐波代替了原BSP激励方案中的单一正弦波。谐波幅度用二项式进行调制,该二项式反映了激励信号在一个基音周期内的变化趋势。实验结果表明,在此基础上构造的语音编解码器在保持原BSP编解码器低复杂度、低时延优点的基础上,进一步提高了合成语音质量。     

连杆机构稳健性优化设计

将设计变量作为随机变量,建立了连杆机构稳健性优化设计的数学模型,并以一个四杆机构为例进行了说明,将传统的确定性优化设计的结果与稳健性优化设计的结果进行了对比.     

非均匀分布随机结构面连通率的概率模型研究

对实际工程中常见的非均匀分布结构面情形,采用等效均匀的处理方法,将其转化为等效均匀分布区和空白区,从而建立了对非均匀分布结构面连通率的描述,提出了广义连通率的算法.通过实际工程的检验,证明这种处理方法的合理性和其工程意义.结果表明,考虑非均匀分布特征后,结构面的连通率会有大幅度的降低.     

浅议数列生成函数

本文介绍了数列生成函数,通过举例说明,在二项式系数的级数证明中,使用数列生成函数证明的一些技能与技巧。