水工钢闸门主梁模糊失效概率计算方法研究

为合理计算水工钢闸门主梁模糊失效概率,分别将主梁相对变形当作一个随机变量及三个变量的组合,采用积分法、当量随机化方法及蒙特卡罗法进行了计算。当相对变形为一个随机量时,采用积分法及当量随机化方法计算,两者的差别在于积分法用隶属函数描述模糊限值,当量随机化方法是将模糊限值当量作为一个随机量。当相对变形看作三个变量的组合时采用蒙特卡罗法进行计算,该方法考虑了三个变量的分布特性,更符合实际情况,模糊限值也用随机量表示。计算表明,积分法与当量随机化方法结果相近,验证了当量随机化方法的精度;蒙特卡罗法结果与相对变形服从正态分布时、用当量随机化方法计算的结果接近,故主梁相对变形服从正态分布更为合理。三种计算方法中,当量随机化方法计算失效概率相较于其它方法有计算过程简便,效率高的优点。     

Probabilistic heuristic estimates

Though they constitute the major knowledge source in problem-solving systems, no unified theory of heuristics has emerged. Pearl [15] defines heuristics as criteria, methods, or principles for deciding which among several alternative courses of action promises to be the most effective in order to achieve some goal. The absence of a more precise definition has impeded our efforts to understand, utilize, and discover heuristics. Another consequence is that problem-solving techniques which rely on heuristic knowledge cannot be relied upon to act rationally — in the sense of the normative theory of rationality.To provide a sound basis for BPS, the Bayesian Problem-Solver, we have developed a simple formal theory of heuristics, which is general enough to subsume traditional heuristic functions as well as other forms of problem-solving knowledge, and to straddle disparate problem domains. Probabilistic heuristic estimates represent a probabilistic association of sensations with prior experience — specifically, a mapping from observations directly to subjective probabilities which enables the use of theoretically principled mechanisms for coherent inference and decision making during problem-solving. This paper discusses some of the implications of this theory, and describes its successful application in BPS.This research was made possible by support from Heuristicrats, the National Aeronautics and Space Administration, and the Rand Corporation.     

融合信任关系与评论文本的矩阵分解推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据稀疏所导致推荐结果不精确的问题,本文尝试将用户评分、信任关系和项目评论文本信息融合在概率矩阵分解方法中以缓解评分数据稀疏性问题.首先以共同好友数目及项目流行度改进皮尔逊用户偏好相似程度并将其作为用户间的直接信任值,然后考虑用户间信任传播过程中所有路径的影响构建新的信任网络;其次通过BERT预训练(Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)模型提取项目的评论文本向量,构造项目的评论文本特征矩阵;最后基于概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization,PMF)模型融合用户的评分数据、用户的信任关系以及项目的评论文本信息进行推荐.通过不断的理论分析并在真实的Yelp数据集上进行实验验证,均表明本文算法的有效性.     

Dependence tree structure estimation via copula

We propose an approach for dependence tree structure learning via copula. A nonparametric algorithm for copula estimation is presented. Then a Chow-Liu like method based on dependence measure via copula is proposed to estimate maximum spanning bivariate copula associated with bivariate dependence relations. The main advantage of the approach is that learning with empirical copula focuses on dependence relations among random variables, without the need to know the properties of individual variables as well as without the requirement to specify parametric family of entire underlying distribution for individual variables. Experiments on two real-application data sets show the effectiveness of the proposed method.     

人群头发元素分布及某些特征研究

本文介绍用堆中子活化分析法测定人群头发中I、Br、Mg、Mn、Cu、Na、V、Cl、Al、Ca、S等11种元素。研究人发中元素分布特征、相关性特征、性别年令分布特征。方法学中还从法庭科学应用角度介绍同一性识别中差异率和重合几率的双判据方法。     

考虑电动汽车停泊概率的配电网接纳电动汽车能力评估方法

针对规模化电动汽车无序充电易导致配电网电压及潮流越限,需要定量评估配电网接纳电动汽车的能力问题,提出考虑电动汽车停泊概率的配电网接纳能力评估方法。首先在充电负荷建模环节增加考虑电动汽车停泊概率的影响,采用二阶段方法确定充电负荷所在节点;其次对基础负荷的季节特性进行建模,以研究由此导致的配电网接纳能力季节差异;建立了考虑静态安全约束的接纳能力评估模型,采用机会约束消除充电负荷预测偏差对评估准确度的影响。最后通过算例验证了所提评估方法的有效性。     

一种基于风险传播的信息系统风险评估方法

传统信息系统的风险评估方法未考虑节点的状态变化和风险的传播方向,且评估结果的准确性受专家主观性的影响,对此,提出了一种基于风险传播的信息系统风险评估方法.首先,确定节点的初始状态转移概率矩阵,并根据攻击属性对矩阵进行修正,得到节点状态转移概率;其次,基于系统风险传播网络拓扑图和节点属性值计算节点在各方向的传播概率;然后,利用三参数区间数方法获取节点威胁事件的量化值;最后,根据风险评估方法计算各节点的风险值.实验结果表明,基于风险传播方法的评估流程更客观、合理,可提高信息系统风险评估的整体性和准确性.     

利用贝叶斯线性回归结合混合Copula函数分析风电功率的相关性

分析风电场之间的出力相关性有助于合理规划风机的功率输送以及调度优化,从而提高传输线路的利用率。以冀北地区风场为例,首先分析了该区域风速的分布特性,然后利用贝叶斯线性回归算法建立混合Copula函数模型,拟合得到4个机群风速序列的联合分布,计算出风电场之间的出力相关性,并与其他相关性函数建模进行对比研究。研究结果表明,基于贝叶斯线性回归的混合Copula函数模型能够提高参数估计的精确性,从而使得计算出的相关性更为准确,并且由其拟合得到的出力概率分布与实际风场出力的概率分布较为一致。     

区域土壤腐蚀试验数据分布特征研究——Ⅰ 概率分布特征表述

以塔里木和大港油田区域土壤腐蚀试验数据为例，论 证了区域腐蚀试验数据整体概率分布符合正态随机函数、其极大值数据符合Gumbel极值函数 .根据分布参数可以计算区内不同腐蚀性土壤比例、可能存在最大土壤腐蚀性和出现的概率 等工程信息.     

固溶处理对电解制备的A356合金硅颗粒的影响

以电解低钛铝基合金为原料制备了A356合金,研究了在535℃下固溶处理时间对合金共晶硅相细化、球化和分布的影响.测量了硅颗粒的长径和短径,计算了颗粒的直径和长短径比值等参数,分析了上述参数随固溶时间的变化及其概率密度分布.实验结果表明:由该电解合金制备的A356合金经2～4 h的固溶处理,共晶硅就可得到较好的细化和球化效果,具有较高的分布集中度;A356合金的固溶处理时间可有效缩短.