ρ-混合噪声中ρ-混合信号Min-Max检测的注记

本文考察了ρ-混合噪声中ρ-混合随机信号的 Min-Max 检测问题.首先,将[5]中(?)-混合条件减弱为ρ-混合相依条件;其次,去掉了[5]中式(5)(?)r_n<∞的限制条件;第三,将[5]中常值的弱信号拓广到具有ρ-混合相依的随机信号,故本文改进了[5]中结果.     

压电主动杆位置和增益在随机智能桁架结构振动控制中的优化

对结构物理参数、几何尺寸、作用荷载和控制力同时具有随机性时 ,随机压电智能桁架结构中主动杆的配置位置和闭环控制系统增益进行了优化 ,基于系统最小储存能 ,构建了具有动应力、动位移可靠性约束的主动杆配置和控制增益的优化模型 ;并对结构动力响应的数字特征进行了推导。通过算例 ,验证了该优化配置模型的合理性和有效性 ,获得了若干有意义的结论。     

地震相控非线性随机反演研究与应用

 在地震相模型控制下，通过原始数据将各个单一反演问题转化为一个联合反演问题，可降低反演在描述参数几何形态时的单个反演问题的自由度，从本质上提高地球物理反演的效果。本文在计算过程中采用了非线性随机反演算法，能有效提高地震资料的分辨率，并充分考虑地质条件的随机特性，使反演结果更符合实际地质情况。在胜利、中原油田等地区的储层预测中，应用本文方法均取得了良好的效果，为岩性油气藏勘探提供了可靠基础数据。     

基于随机骨料数学模型的混凝土弹性模量预测

按照混凝土试件的实际配比计算出各粒径区间的骨料体积含量,对骨料颗粒进行随机投放,生成随机骨料的数值模型。对不同形状骨料的随机骨料模型建立的体积表征单元(RVE)施加均匀位移边界条件,通过有限元方法计算该RVE中的应力和应变场,然后由细观力学数值均匀化方法预测RVE的有效弹性模量。数值计算结果和试验值的对比表明,基于随机骨料模型的混凝土弹性模量的预测是有效的,骨料含量为40%和60%时预测值与试验值相近;由多边形骨料模型得到的弹性模量略高于圆形骨料,骨料的空间分布对于预测结果的影响甚微。假定材料的细观单元力学性质服从Weibull分布时,预测的有效弹性模量结果偏低,且随均质度的减小而减小。     

一维随机微分方程的单调迭代方法

用局部时方法，通过单调迭代构造了一维随机微分方程的最小解和最大解，其中扩散系数和漂流系数都可以间断。     

真相只有一个

虽然随着时代和年龄的变化,我们在银幕中钟爱的对象从TVB为首的港台剧变成了今天大洋彼岸的英美剧集,但是无论什么时代的影视、文学作品,总是少不了身手矫健、思维敏捷,即使面对阴险狡猾的犯罪也毫不畏惧的名侦探们。犯罪行为推荐资源:美剧《犯罪心理》(2005-2012)资源地址:http://baidurl.cn/ix0在普通的罪案调查中,对现场的调查分析至关重要,而其中物证和人证更是重中之重。但是对于连环杀人犯、恐怖分子和恋童癖,在现场往往找不到什么有价值的线索,他们都是随机选择受害者,与受害者之间常     

让iOS设备的随机播放“拒绝”特定歌曲

选择特定歌曲 打开iTunes,在左侧窗格切换到"音乐"标签,在右侧列表找到希望让随机播放"拒绝"的歌曲,如果需要对某张专辑进行"拒绝"操作,请通过Shift或Ctrl键进行全选操作.右击之后从快捷菜单选择"显示简介",随后会弹出一个对话框,询问是否确定要编辑多项目信息,确认之后会打开"多项目信息"对话框,如果选择的只是某一首特定歌曲,那么弹出的则是"iTunes"对话框.     

基于特征选择的集成分类器抗噪性能分析

特征选择有助于增强集成分类器成员间的随机差异性,从而提高泛化精度。研究了随机子空间法（RandomSub-space）和旋转森林法（RotationForest）两种基于特征选择的集成分类器构造算法,分析讨论了两算法特征选择的方式与随机差异程度之间的关系。通过对UCI数据集引入噪声,比较两者在噪声环境下的分类精度。实验结果表明：当噪声增加及特征关联度下降时,基本学习算法及噪声程度对集成效果均有影响,当噪声增强到一定程度后。集成效果和单分类器的性能趋于一致。     

植物抗性基因识别中的随机森林分类方法

为了解决传统基于同源序列比对的抗性基因识别方法中假阳性高、无法发现新的抗性基因的问题,提出了一种利用随机森林分类器和K-Means聚类降采样方法的抗性基因识别算法。针对目前研究工作中挖掘盲目性大的问题,进行两点改进:引入了随机森林分类器和188维组合特征来进行抗性基因识别,这种基于样本统计学习的方法能够有效地捕捉抗性基因内在特性;对于训练过程中存在的严重类别不平衡现象,使用基于聚类的降采样方法得到了更具代表性的训练集,进一步降低了识别误差。实验结果表明,该算法可以有效地进行抗性基因的识别工作,能够对现有实验验证数据进行准确的分类,并在反例集上也获得了较高的精度。     

基于电子鼻的香蕉储存时间鉴别方法研究

研究了一种基于电子鼻系统的香蕉储存时间鉴别方法。实验检测了不同储存时间的香蕉样品,主成分分析方法可以较好地区分不同储存时间的香蕉样品,同时检验了样品的微生物指标以探讨电子鼻响应与微生物指标之间的关系。随机共振信噪比谱不但可以区分香蕉样品,同时基于信噪比特征值建立的香蕉储存时间鉴别模型具有较高的预测准确率。该方法具有较好的实际应用价值。