协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解

考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。     

多堆厂址始发事件分析探讨

多堆厂址一级概率安全评价（PSA）研究中，机组数目的增加使得建模工作量剧增，给整个核电厂的风险评估带来困难。结合已有基础，本文研究了多堆厂址始发事件分析的筛选方法，提出利用堆芯损伤频率（CDF）上下限值评估方法，分析厂址内不同机组数对厂址CDF的影响。结果表明，双机组厂址适合优先进行具体分析。针对双机组核电站，对多堆厂址内各始发事件进行筛选。结果表明，丧失厂外电、丧失热阱等事件适合建模分析，并对其他筛选结果给出后续分析建议，为多堆厂址一级PSA后续事故序列建模工作提供了重要基础。     

城市电力系统抗震可靠度分析

城市电力系统是基础设施中生命线系统工程的一部分。一旦电力设备地震作用下损坏严重,将会严重影响城市地震后的紧急救援工作。本文通过对城市电力系统可靠性分析,分析出整个城市电力系统的抗震能力,并找出城市电力系统的抗震薄弱环节。最后,以宁德市为例,利用本文方法计算出了宁德市电力系统的可靠度概率。并对其震害结果进行了分析统计。证明该方法具有可行性,并且具有较高的可靠性。     

砂石骨料分类系统的一种改进的深度学习研究

砂石骨料的分类对混凝土的生产有着重要的作用。采用一种轻量级卷积神经网络结构MobileNetV3对砂石骨料进行分类，对其网络结构添加一层卷积层和一层池化层以减少计算量并加快训练速度。在砂石骨料特征分布均匀的前提下，提出了一种基于概率最大值的砂石骨料分类方法，将图片分割成5×5总计25份，训练模型进行25次循环测试，计算每份图片对应砂石骨料累计概率最大值即为测试结果。与传统测试方法准确率进行对比表明，基于概率最大值法测试结果准确率更高，容错性更强。     

鞅在考虑退保的复合二项风险模型中的应用

在离散时间的情况下,考虑到保险公司退保事件的发生,建立了一种新的符合实际运营的风险分析模型.模型中保单到达过程,退保过程及理赔过程发生均为复合二项过程,并且构造一个离散鞅,应用收敛定理及鞅分析方法对保险公司的风险模型进行研究,得到了最终破产概率及Lundberg不等式。     

组合与概率的连续特征权衡量化方法

连续特征量化方法是数据挖掘方法中必要的预处理过程。呈现一种组合与概率的连续特征权衡量化方法。基于最小描述长度以及组合与概率理论,提出连续特征量化的权衡标准,能够在量化所导致的分类错误与量化区间信息之间得到合理的权衡;基于该权衡标准提出一种有效的动态规划量化算法,以找到最好的量化结果;量化后的数据采用naive贝叶斯分类器进行分类预测,与其他连续特征量化方法的对比实验结果表明,新方法得到了较高的平均学习精度。     

基于空间概率栅格的多传感器目标定位方法

多传感器联合定位中的核心问题是数据融合,本文对基于联合概率密度方法的数据融合进行了研究。首先证明在利用观测分布函数计算联合概率密度时,直角坐标系表示的每一个空间栅格点都对应有目标分布的概率密度值,进而形成了空间概率栅格。针对多目标检测问题,提出利用反函数法逐个检测目标的思想,避免了多目标的相互干扰,提高了算法的通用性。该方法不限传感器的种类或数量,在数据融合领域有广阔的应用空间。     

“网络+课堂”翻转大学教学模式的应用研究

翻转课堂给高等教育带来新的教学理念。以概率统计课程为例构建翻转课堂的教学模式,用统计方法检验翻转课堂的教学效果,反思教学改革存在的问题,为翻转课堂的教学实践提供参考。