彩色图像的马尔可夫随机场恢复算法

提出了一种基于多色彩通道相关性的退化彩色图像恢复算法.该算法利用马尔可夫随机场(MRF)作为彩色图像恢复的先验概率分布模型,在模型中采用8-邻域的线过程来表征和提取多色彩通道间的相关性.针对模型求解时采用经典模拟退火算法的时间复杂性太高,采用改进次优模拟退火算法对彩色图像进行快速恢复.实验结果表明,该算法能够用于退化彩色图像的快速恢复,且能很好地避免色彩混迭,提高退化彩色图像的恢复质量.     

基于MRF的动态场景中运动目标提取方法研究

为在动态场景中准确完成运动目标的提取,提出一种新的基于MRF的运动目标提取方法.即提出在双尺度二阶邻域各向同性的MRF模型中,利用最小二乘法对初始分割结果进行MRF初始参数的自动求取,通过ICM算法实现最大后验概率的估计问题,获得MRF检测结果.采用形态学中的闭运算进行区域填充处理,根据二值化图像水平和垂直投影的顶点坐标实现运动目标区域的准确提取.对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验分析表明,提出的方法具有较高的精度和适应性,能够有效地完成运动目标的准确提取.     

污水流量序列随机模拟的马尔可夫链模型

为了进行城市污水管网系统的水力分析。对管网节点流量过程进行了随机模拟．首先。将污水流量序列概化为无因次形式,并剖分为若干个状态;然后,应用齐次马氏链建立节点流量的随机模型,可获得节点流量模拟序列的全集;再以已知样本的均值序列和模拟序列的关联度作为判定模拟序列有效性的标准,从齐次马氏链生成的模拟序列全集中。识别满足特定阈值条件的模拟序列子集,得到最终的节点流量模拟序列．对北京某污水厂进行的计算机模拟表明,该方法比非平稳的时序分析方法简单易行．     

随机前沿面模型中管理偏差项的模拟研究

对随机前沿面模型中管理偏差项Γ分布假设进行了Monte—Carlo模拟研究，并将模拟结果同数值求解进行了比较，分析了模拟方法的优点以及如何利用模拟结果确定随机前沿面模型中管理偏差项Γ分布假设的合适参数．结果表明模拟方法是完全可行的．     

基于蒙特卡罗模型的伪随机信号分析

文章利用蒙特卡罗算法对伪随机信号序列进行分析,建立了伪随机信号分析模型,对相关函数进行计算,并给出了源程序。最后在Matlab平台验证了方法的有效性。     

三状态Markov链在双随机SVPWM技术中的研究

随机调制技术能有效减小空间电压矢量脉冲宽度调制(SVPWM)技术中产生的电磁干扰(EMI).本文利用优化的马尔科夫(Markov)链对随机数进行算法控制,将三状态的Markov链算法加入双随机SVPWM技术中.借助MATLAB/SIMULINK软件建立了三状态Markov链的双随机SVPWM变频调速系统模型.仿真结果表明:该算法能更好的削减电流纹波,在减小机械振动和电磁干扰的同时,改善电流波形的质量.     

基于随机场的岩石边坡三维稳定性分析

基于随机场理论,考虑了岩石材料属性的空间变异性对岩石边坡稳定性的影响,将边坡主滑面上的摩擦系数和粘聚力视为高斯随机变量,确定了主滑面上的摩擦系数和粘聚力的均值、方差和协方差,获得了两个随机量之间的相关系数和互相关长度。在此基础上,对岩石边坡进行了三维稳定性分析,确定了岩石边坡的稳定系数和失效概率。数值计算结果表明,摩擦系数和粘聚力的空间变异性对边坡稳定性有重要影响。     

基于分层MRF模型的抗抖动视频分割算法

提出了一种新的抗摄像机频繁抖动的视频分割算法.采用分层马尔可夫随机场（MRF）模型对视频各帧图像进行多分辨率建模，利用视频序列中帧图像的空间关系来提高分割的准确性，通过Gibbs采样算法求得最大后验概率（MAP），从而实现在摄像机抖动情况下对视频目标的准确分割.在强光、多目标以及复杂背景等情况下对视频序列的车辆目标进行分割.经过实验对比，新算法的分割效果明显优于背景累积相减分割算法以及高斯混合模型方法.     

基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法

针对传统方法易受阴影和噪声的影响,不能精确分割出运动目标的情况,提出了一种基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法。首先对3帧连续的图像进行边缘提取,然后通过差分法运算获得两帧初始标记场,随后对两帧初始标记场进行＂与＂操作获得共同标记场,利用迭代条件模型求解共同标记场的全局最小值,进而实现近似求解最大后验概率的估算,获得优化的标记场,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的检测。与多种方法进行比较表明,该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。     

光纤陀螺随机建模与仿真研究

研究光纤陀螺的随机漂移特性对提高光纤陀螺的精度具有重要意义.分析了光纤陀螺的随机误差特性的总方差特征,建立了光纤陀螺的随机模型,给出了各种随机噪声的仿真方法,提出了模拟光纤陀螺随机漂移的方法.在随机仿真中,采用平衡多小波变换的方法来模拟1/f噪声,用白噪声一次离散积分的方法来模拟速率随机游走噪声,用一阶马尔可夫过程来模拟指数相关噪声.进行了随机仿真实验,结果表明,建立的随机模型和采用的仿真方法是合理有效的.     

基于GERT随机网络的城市交通流仿真研究

针对传统城市交通流模型仅适用于非拥挤城市交通路网规划,无法拟合路段行驶时间依赖于交通负荷变化的城市交通流时空分布网络问题的缺陷,运用GERT随机网络对城市交通流进行仿真模拟.将普通动态交通规划模型无法反映的各路径交通流之间相互影响的内在逻辑关系考虑在内,使得动态交通规划更具现实指导意义.对贵阳喷水池交通枢纽路段的实际案例分析表明,该方法可以为城市交通规划提供有力地决策支持.     

基于概率的柔性铰链机构的优化设计

研究了具有随机参数的平面柔性铰链机构的位移放大和刚度性能的优化问题．从概率统计角度出发，将各设计参数看作随机变量，建立了基于概率的柔性铰链机构优化设计模型，并用Monte Carlo模拟法得到了柔性机构性能及一些约束函数的均值和方差，优化设计求解采用Lagrange乘子法，利用分布函数法将模型中的可靠性约束等价处理为常规约束形式，通过优化设计得到了优化设计向量．根据所得优化设计向量分别得到了机构性能的计算结果，结果表明，当设计参数分散性变大时，优化设计结果偏于保守。     

土壤水力特性空间变异性的随机模拟

将土壤水力特性在空间上的分布以若干随空间位置变化的参数进行表征，应用随机空间函数（随机场）来描述这些参数在空间上的变化特征，并根据有关参数随机场的统计特性来描述土壤水力特性的空间变异性．分别应用ＭＶＡＲ（１）、ＮＮＭ随机生成模型对一维及二维随机场进行了模拟，并比较了不同生成模型对一维随机场模拟的结果     

Market Risk Evaluation on Single Futures Contract：SV-CVaR Model and Its Application on Cu00 Data

A new stochastic volatility (SV) method to estimate the conditional value at risk (CVaR) is put forward. Firstly, it makes use of SV model to forecast the volatility of return. Secondly, the Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation and Gibbs sampling have been used to estimate the parameters in the SV model. Thirdly, in this model, CVaR calculation is immediate. In this way, the SV-CVaR model overcomes the drawbacks of the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity value at risk (GARCH-VaR) model. Empirical study suggests that this model is better than GARCH-VaR model in this field.     

基于蒙特卡罗统计试验法的电算模型

蒙特卡罗法又称统计试验法,需独立模拟试验多次,并涉及大量的繁杂的统计运算,这严重限制了蒙特卡罗法应用的广泛性.对蒙特卡罗统计试验法电算方法加以研究,并设计出相应的电算化处理模型.     

基于多层马尔科夫随机场模型的变化检测

提出了一种基于多层马尔科夫随机场模型的变化检测方法.首先输入的多个特征通过模拟退火方法得到对应每个特征的初步检测结果,然后利用多层马尔科夫随机场将初步检测结果进行融合.最后对图像进行目标级分割并与像素级变化检测结果相结合,根据各个目标的变化率给出了最终的变化检测.文章提出的方法运用多层马尔科夫随机场融合方法充分考虑了相邻像素间的相关性和各层之间的联系,并从目标角度进行了变化率的分析,使得融合结果更细致和精确.     

基于蒙特卡罗统计试验法的电算模型

蒙特卡罗法又称统计试验法，需独立模拟试验多次，并涉及大量的繁杂的统计运算，这严重限制了蒙特卡罗法应用的广泛性．对蒙特卡罗统计试验法电算方法加以研究，并设计出相应的电算化处理模型．     

基于蒙特卡罗方法的图像修复快速算法

图像修复指的是这样一个病态问题,图像的某些局部区域数据丢失了,要从周围的有效数据把这些区域填充起来,以恢复图像的完整性和视觉效果。本文讨论用蒙特卡罗随机模拟的方法进行图像修复,针对较窄的带状区域和较宽的块状区域分别提出两种不同的修复算法,对前者用随机游动的方法进行修复,而对后者则采用随机模拟边界积分的方法进行修复。笔者的算法比现有的基于扩散的修复方法要快的多,并且能够保持强边缘。     

基于马尔可夫随机场的非监督声呐图像分割方法

针对声呐图像的特点,提出了一种新的基于马尔可夫随机场(MRF)的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现,声呐图像混响区基本上都服从高斯分布,然而,其直方图离散化的分布效果不利于图像的自动分割,因此,通过一种快速有效的高斯金字塔模型对声呐图像进行预处理,使得处理后的声呐图像的海底混响区直方图服从高斯分布。在此基础上提出了一个能够自动确定声呐图像分类个数的模型,并通过该模型结合一种局部能量极值化的方法对马尔科夫模型的初始化参数进行估计,从而形成一种完全自动的声呐图像分割模型。最后,利用该模型对声呐图像数据进行了分割实验,并和其他典型的分割算法进行了比较,验证了该方法的有效性及快速性。