基于概率模型的遗传算法

提出了一种基于概率模型的遗传算法，它没有采用选择和交叉算子，而是利用对基于统计信息的概率向量的操作来实现选择和交叉算子的功能，应用概率模型的遗传算法对4个著名的测试函数进行优化计算，实验结果表明该算法不易陷入局部极值，收敛速度快，且实现简单。     

工业设备运行状态的监测与预测技术

为了对工业设备进行安全生产和实行科学维护,需要研究设备的状态、监测与预测技术．采用综述该技术发展趋势与介绍该技术研究工作相结合的方法,在大型设备上实践验证的结果证明,所研究的技术是有效的,分析手段是适用的．     

基于PXI技术的机械设备运行状态监测系统

概述了PXI技术，并对基于PXI技术利用图形化编程语言LabVIEW开发的机械设备运行状态监测系统的软、硬件组成作了介绍。     

基于概率模型检测的合同签订协议分析

概率合同签订协议的公平性具有典型的概率性质。概率模型检测是一种验证存在随机行为系统的分析技术。基于概率模型检测技术，在原协议的基础上建立了离散马尔可夫链和有限状态机模型，用概率模型检测工具——PRISM验证了它的公平性，发现其公平性不满足时，在此基础上对原协议从双方交换信息的策略上进行了扩充改进，使协议更为公平，满足了合同签订的基本要求。     

基于神经网络的液压机状态监测系统研究

神经网络是一种类似于人类神经系统的人工智能模型,利用神经网络可以对传统的监测数据 进行组合和筛选,以提高故障检测的准确度。 为提升液压机状态监测系统的故障评估性能,利用基 于神经网络的机器学习方法的优势,提出一种设备状态监测解决新方案。 对大量数据进行神经网络 模型训练及特征提取,从而实现对液压机监测系统故障的准确识别。     

基于概率模型检测的合同签订协议分析

概率合同签订协议的公平性具有典型的概率性质。概率模型检测是一种验证存在随机行为系 统的分析技术。基于概率模型检测技术,在原协议的基础上建立了离散马尔可夫链和有限状态机模型, 用概率模型检测工具——PRISM验证了它的公平性,发现其公平性不满足时,在此基础上对原协议从 双方交换信息的策略上进行了扩充改进,使协议更为公平,满足了合同签订的基本要求。     

变电设备的状态检修新技术

变电设备的状态检修,其关键在于状态监测与检修决策两方面。对变电设备状态检测所需要获取的信息、状态监测的任务和可以采用的方法进行了分析,并研究了可以采用的检修决策方法和策略,然后对于主要设备状态检测进行了研究,并以电力变压器为例进行了说明。     

基于资产全寿命周期管理体系的设备资产状态监测评价分析

从资产管理体系、状态监测评价指标及职责界定、管理流程及控制等方面,介绍了国网江苏省电力公司检修分公司实施的资产管理状态监测控制程序.通过加强资产管理状态监测工作的规范化、标准化和程序化,提高了资产管理状态监测水平,从而实现了公司管辖范围内按需、及时、有效地开展资产管理状态监测活动,确保江苏省电力公司主网各项生产活动安全、有序、高效地开展.     

基于D-S证据理论的变电站设备状态监测模型

为了提高变电站设备的供电可靠性,根据已有的设备状态监测方法,利用小波分析方法和D-S证据理论,提出了一种变压器状态监测模型,通过对变电站设备特征量的分析来实现对变电站设备状态的实时监测.     

基于概率图模型优化的图像融合

针对图像融合问题的马尔可夫随机场模型,应用图割算法优化求解其等价的能量函数,不仅可以获得融合问题的全局最优解,而且计算速度相对于模拟退火算法求解图像融合问题的能量函数有显著的提高,仿真结果表明该算法是可行和高效的.     

浅析概率可靠性模型的优缺点

中国结构设计规范大多采用了概率可靠性模型作为结构设计理论,该模型和其它数学模型一样,都有其优点及缺点;阐述了概率可靠性模型的概念,采用比较法和计算分析的方法对该模型自身进行了研究,分析了其具有的优缺点,并指出了改进的方向．     

基于概率主题模型的社交网络层次化社区发现算法

针对传统的社区发现算法大多基于网络拓扑结构寻找独立的社区结构,忽略了用户兴趣属性,并且不能有效地发现社区间的相关性和层次关系等问题。该文提出一种新型的基于PAM(pachinko allocation model)概率主题模型的层次化网络社区发现算法,综合考虑了用户的兴趣和用户的社交网络关系,在同一模型平台上实现层次化的社区结构发现和用户兴趣挖掘,并捕捉和揭示社区之间的关联性和重叠性等特征。模型采用Gibbs采样方法进行参数推导。在真实数据集上的实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。     

基于概率神经网络的资源型城市界定

针对城市可持续发展中城市分类问题，在建立了城市分类指标体系基础上，对于资源型城市界定，应用概率神经网络方法，提出了以分类指标数据为输入矢量，城市类型为输出矢量的网络模型，开发了相应的计算机程序。以此模型对黑龙江省地级以上城市进行了分类，分类结果与实际情况相符。     

基于概率可观察等价性的安全协议分析

针对Spi演算在安全协议分析中存在的局限性,通过引入概率多项式时间进程,提出了一个分析安全协议的新方法。该方法是对Spi演算的改进,在这个方法中攻击者是概率多项式时间进程,协议的安全性用概率可观察等价性表示。通过对Needham-Schroeder对称密钥认证协议的分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

断裂韧性的概率模型

通过对裂纹顶端张开位移COD及其临界值δ_c的统计研究和理论分析,提出了断裂韧性的概率模型,给出了强度设计许用值(A,B值),为压力容器、化工设备的可靠性设计和评定提供了理论依据和统计数据。     

基于概率神经网络的人群密度估计

研究图像在频域中的纹理特性,实现了在频域中的人群密度估计.首先,对视频的每一帧进行离散余弦变换(DCT),将视频图像的空域性质转化到频域中;其次,统计分析视频图像DCT变换矩阵的纹理特性,提取能描述不同密度等级的纹理描述子作为特征向量;最后,用提取出的特征向量训练概率神经网络,并进行人群密度等级估计.实验表明,该方法可以很好地进行密度估计,获得了较高识别效率.