Bayesian prediction for business mortality analysis

Summary This paper is concerned with business mortality analysis in a Bayesian setting. We assume that a businessman startsN businesses at different points of time and at a certain epoch referred to as the ‘present’, the failure times of the failed businesses and the survival times of the still surviving businesses are recorded. Bayesian prediction for business mortality or survival up to a future time pointt ₀ is made under the assumptions of a Weibull business survival distribution (WBSD) and the squared error loss function (SELF). The results are extended to the situation where one of the observed times of business failure may possibly be an outlier.     

激光的光纤传输特性研究

本文从理论上计算了高期光束经透镜及光纤的传输特性，指出了当胺的参数ｚ０≤ｆ时，高斯光束经透镜后的模斑位置严重偏离透镜的焦点。文中还指出了保证光纤弯曲时子光线不漏出，对光纤的数值孔径有一定的要求。     

城市长大隧道集中排放的环境影响分析

随着城市交通量不断地增长,为了缓解日益突出的交通问题,许多城市大量兴建隧道,而隧道废气集中排放又对隧道周边环境空气质量产生显著影响,长大隧道的排放影响更为明显.根据高斯模型和TOP模型理论,以某长大隧道为例,对城市长大隧道竖井排放和洞口扩散的环境影响做出分析.结果表明针对相同条件,CO的环境污染贡献率要比NO2的环境污染贡献率明显偏小;同时竖井高度并不能唯一决定污染物地面浓度大小,必须保证合理的排风量;此外,洞口废气扩散的环境影响要比竖井排放更为严重,并且洞口扩散作用受风向的影响也很大.     

利用大地坐标计算真方位角的两种方法

工程应用中,经常需要真方位角进行定位或导航。本文介绍了利用大地坐标计算真方位角的两种方法。一种是将大地坐标经Guass投影反算得到坐标方位角,加上改正得到真方位角;另一种是通过站心地平坐标系直接得到真方位角。文章通过算例验证,两种方法得到的结果一致。     

发烟剂大气扩散高斯模式与随机游动模式比较

对国内外文献报道的两种适合烟幕点源的大气扩散模式——高斯模式与随机游动模式进行了比较和总结,在模式推导原理和实际应用两方面分析了两种模式的优点和局限性．提出在稳定的大气条件下可选用成熟的高斯扩散模式：当大气条件较复杂,且参数选取已有可靠的经验值时应选择随机游动扩散模式。     

改进匹配算法在LED粘片设备图像识别中的应用

在全自动LED粘片设备中,为了实时快速精确地识别出LED芯片,提出了一种新的金字塔-序贯相似性检测匹配算法,有机地结合了金字塔算法的快速性和序贯相似性检测匹配算法精确性的优点.该算法先采用金字塔算法对目标图像进行分层搜索,呈几何级的减少匹配次数,提高效率,然后用序贯相似性检测匹配算法在很小的区域内进行精匹配,达到准确定位的目的.目前,该算法已在VC 编程环境中编程实现,并在样机上得到应用,达到了工业应用的目的.     

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.     

高维空间可分性指标在转子诊断系统优化中的应用

二叉树相关向量机系统中正负类样本的选取往往通过方差进行可分性度量。常用的高斯核函数是在高维空间中完成分类,由于高维空间中数据点存在度量集中现象,欧氏距离往往并不能较好地度量样本点的可分性。分数范数计算出的高维空间距离差异性更大,故构造了一种基于分数范数的样本点距离度量指标。基于该指标优化各层分类器样本选取,通过实验1验证了基于高维可分性指标优化后的系统相较于欧氏距离优化后的系统在分类精度上有了较为显著的提高;实验2表明优化后的系统与智能诊断算法相比,在分类精度和耗时方面也具有优势。     

基于改进深度学习方法的地震相智能识别

基于深度学习方法的地震相智能识别技术可以大幅度减少人工操作。现有深度学习方法的网络模型只能提取单一接收域下的目标特征,难以获取地震相在剖面上的全局空间分布信息,模型对少数类地震相的边界刻画效果较差,且缺乏对预测结果可靠程度进行评估的手段。针对这些问题,提出一种用于地震相分类识别的深度学习方法：在U-Net模型的末端加入金字塔池化模块以提高模型获取全局信息的能力;采用一种融合交叉熵与Dice指数的目标函数,改善不均衡数据中少数类地震相边界的刻画问题;提出“预测信息熵”的概念用于评估地震相预测结果的不确定性。该研究方法应用于F3工区地震相预测的实验结果表明：改进深度学习方法在地震相预测中具有更高的精度和更良好的边界刻画能力;同时,预测信息熵指标也能够较好地评价预测结果的不确定性。     

基于点源连续扩散高斯混合模型的LNG泄漏扩散研究

为了研究液化天然气（LNG）泄漏扩散的动态过程及其危害,选择由高斯烟团模型进行修正得到的点源连续泄漏的高斯烟团混合模型,并利用MATLAB软件对其进行编程,研究了不同地面粗糙度、泄漏源有效高度等因素对LNG气体泄漏扩散的影响,分析确定了不同因素所对应的1/2爆炸下限（1/2LFL）、爆炸下限（LFL）、爆炸上限（UFL）危险区域的面积,并利用Burro 9号实验进行了模型验证。结果表明,危险区域的面积随着地面粗糙度的增大呈减小的趋势;随着泄漏源有效高度的增加,最高点的体积分数不断降低,同时危险区域的面积不断减小;在LNG泄漏初期,风速越大危险区域面积越大,在气云的状态达到稳定以后,危险区域的面积随着风速的增大呈减小的趋势。