可维修闭环系统GO法等效代换思路

在交通物流,航空航天,国防工业等工程系统中,大多数是可维修的闭环系统。因此,研究闭环可维修系统可靠性分析中的GO法,并进行改进,很有价值。文中提出了闭环可维修系统可靠性基本模型和算法改进,并推导了计算过程,得到该基本模型下系统可靠性的计算公式,同时提出一种等效思想,将复杂系统等效成基本模型,只需找出两者之间的等效代换关系——等效失效率和等效修复率,将代换式带入基本计算公式中,直接得到复杂系统可靠性分析,该算法和思路为闭环系统的可靠性设计,维护,分析提供了理论依据和新的方法。     

基于马尔可夫模型的数据值预取方案

根据程序中Load指令的行为特征构造马尔可夫模型,进而提出预取器的结构方案.SPEC仿真结果表明,与采用二级值预测方案以及基于程序语句相关的预取方案相比,在预测指令的覆盖率上分别提高了9.51%和2.02%,在预测精度上分别提高了12.9%和8.2%,而在IPC上,则分别提高了16.7%和7.4%.     

一种新的优化动态信道分配策略及建模分析

本文提出一种新的动态信道分配策略,称之为分级紧致的动态信道分配(CCDCA),所谓分级就是基于引入的"冷态"和"热态"的概念,将小区所处的状态分为冷态与热态;所谓紧致就是对处于不同状态的小区给出不同的紧致模型.该策略在对"热态"的处理过程中利用了"冷态"的先验信息,有机地结合了局部信息与整体信息,同时能保证小区间有较小的服务偏差,提高了整个系统的服务质量.文中还从理论上给出了冷、热态阈值的分析模型,计算出了模型的主要参数,该模型也可以用来分析系统性能.仿真结果证明该方案有较小的呼阻率和较高的频谱利用率,所提出的模型比较接近实际系统.     

基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割

针对马尔可夫随机场在红外图像分割方面存在的问题,给出了一种基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法.三马尔可夫场在马尔可夫随机场的基础上通过引入一个附加随机场和全体随机变量服从马尔可夫性假设,克服了马尔可夫场算法中对条件概率分布相互独立的要求,并赋予该附加随机场对目标和背景区域的标识作用,其中采用混合高斯模型作为三马尔可夫随机场的先验模型.仿真结果表明,文中提出的基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法能够实现复杂背景的红外图像准确分割,得到较为理想的分割效果.     

遗传算法的渐进收敛性

基于马尔柯夫链，讨论了遗传算法的渐进收敛性，给出了群体状态转换矩阵，证明了群体从任一初始状态出发，最终将收敛于吸收状态，为遗传算法的应用奠定了理论基础．     

Gibbs参数的空间角特征及参数估值

在对ＭＲＦ的Ｇｉｂｂｓ参数进行理论研究和分析的基础上，提出了Ｇｉｂｂｓ参数的空间特征，依此特性设计了纹理生成和参数估值算法。实验结果证明了Ｇｉｂｂｓ参数空间角特征的可行性和实用性。并大大降低ＭＲＦ应用中的复杂性和计算量，可用于实时的纹理生成和参数估值。     

联合Metropolis算法和MDL准则的密集多目标分辨算法

针对单脉冲雷达处理同一分辨单元内密集多目标回波时收敛较慢的问题,提出了一种将Metropolis算法和最小描述长度(MDL)准则相结合的密集多目标分辨算法．构建Metropolis算法中的更新函数和迭代规则,促使待估参数的不同马尔可夫链间的融合;根据融合判定规则选取抽样样本,估计出对应的目标参数;利用MDL准则实现密集目标的准确分辨．该算法不仅提升了收敛速度,而且具有较高的参数估计精度,提高了算法在多目标下的分辨性能．仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性．     

一种离散系统模型降阶的新方法

本文引入了误差多项式的概念,用误差多项式的系数表示原模型与降阶模型之间任意时刻的差异,使原模型与降阶模型两者的Markov参数和H参数部分一致,使得误差多项式的某些系数为零,从而得到降阶模型。本方法简单、灵活、易行,物理概念明确、适合于工程应用。     

基于Markov链的锅炉热负荷预测方法

基于Markov链的锅炉热负荷预测方法,提出多参数预测调控模型。根据室外温度,对日均供水温度进行Markov链预测,结合日均燃煤量、鼓风机频率、引风机频率等参数的状态空间,进行复合概率预测。具体应用时,将调控量的大概率最低值作为起点,根据监测量变化,优化调节。试验结果表明:在居民室温达标范围内,日均煤耗量较模型应用前降低约8%;日均供水温度降低约7%,燃煤投放准确率及调控精确率有效提升实现了锅炉热负荷的精细调控。     

关于可列非齐次马氏链状态三元序组出现频率的一类强大数定律

本文通过可列非齐次马氏链在 Wiener 概率空间中的一种实现,给出了关于状态三元序组出现频率的一类强大数定律.