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一种基于混合RJMCMC方法的宽带信号DOA估计方法 被引量:10
1
作者 金美娜 赵拥军 盖江伟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期504-508,共5页
该文基于被动多传感器阵列,在可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗方法基础上引入随机游走抽样理论,提出一种混合RJMCMC方法,通过将局部采样与全空间采样相结合,可以在更短的时间内得到更好地服从目标分布的随机数,结合信号和噪声的统计特性以... 该文基于被动多传感器阵列,在可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗方法基础上引入随机游走抽样理论,提出一种混合RJMCMC方法,通过将局部采样与全空间采样相结合,可以在更短的时间内得到更好地服从目标分布的随机数,结合信号和噪声的统计特性以及贝叶斯参数估计理论可实现宽带信号源数目和波达方向联合估计。仿真结果证明,该文方法能更为快速、准确地估计出信号源个数和波达方向。 展开更多
关键词 阵列信号处理 贝叶斯原理 混合rjmcmc抽样 信号源数目估计 波达方向估计
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基于非线性混合效应模型的东北红松树高-胸径关系
2
作者 李欣宇 叶尔江·拜克吐尔汉 +3 位作者 王娟 张新娜 张春雨 赵秀海 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期38-48,共11页
【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数... 【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数据随机分为建模数据(80%)和检验数据(20%)。对常见的15个树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的模型作为基础模型,并将胸高断面积、优势木平均高和林分平均胸径加入基础模型,构建最优广义模型。同时,引入样方水平的随机效应,分别构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,并评价两个固定效应模型与两个混合效应模型的拟合能力和预测精度。使用检验数据验证模型预测精度,采用固定效应模型的平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)3种预测类型进行比较。此外,对混合模型在随机抽取、抽胸径最大、抽胸径最小和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)4种抽样方案下的预测精度和样本数量关系进行分析。【结果】(1)Prodan模型为最优基础模型(R2、RMSE、MAE分别为0.841、3.335 m、2.492 m),加入林分平均胸径、优势木平均高和胸高断面积的广义模型预测精度更高(R2、RMSE、MAE分别为0.914、2.449 m、1.816 m)。引入样方随机效应后,模型的精度显著提升(基础混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.961、1.652 m、1.231 m,广义混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.958、1.719 m、1.288 m)。(2)通过检验数据验证模型精度,结果表明模型预测精度均表现为MPA>FPA>MPS,广义模型预测精度总体优于基础模型。(3)4种抽样方案中,抽取平均木的抽样方法表现最佳,当抽取8株时,预测能力最优;在实际应用中,考虑人工成本与经济成本,抽取5株平均木测量树高以估计随机参数的方法亦合理可行。【结论】将林分因子和样方效应引入基础模型能够显著提高红松树高-胸径模型的精度,采用抽取平均木的抽样方法预测精度更高。本研究探讨了非线性混合效应模型下红松树高与胸径的关系,为精准预测东北主要建群种红松树高值以及后续实地调查与经营管理提供理论基础与实践参考。 展开更多
关键词 红松 树高-胸径模型 广义模型 非线性混合效应模型 抽样设计
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一种贝叶斯网络结构学习的混合随机抽样算法 被引量:6
3
作者 胡春玲 胡学钢 吕刚 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期238-242,共5页
贝叶斯网络结构学习的随机抽样算法存在收敛速度慢的问题,为此,结合均匀抽样和独立抽样,从初始样本、抽样方式和建议分布3个方面对抽样过程进行改进,提出一种混合型马尔可夫链蒙特卡罗抽样算法(HSMHS)。基于节点之间的互信息生成网络结... 贝叶斯网络结构学习的随机抽样算法存在收敛速度慢的问题,为此,结合均匀抽样和独立抽样,从初始样本、抽样方式和建议分布3个方面对抽样过程进行改进,提出一种混合型马尔可夫链蒙特卡罗抽样算法(HSMHS)。基于节点之间的互信息生成网络结构的初始样本,在迭代抽样阶段,按一定的概率随机选择均匀抽样和独立抽样,并根据当前抽样的样本总体计算独立抽样的建议分布,以改善抽样过程的融合性,加快收敛速度。对算法进行正确性分析,证明其抽样过程收敛于网络结构的后验概率分布,可保持较高的学习精度。在标准数据集上的实验结果表明,HSMHS算法的学习效率和精度均高于同类算法MHS、PopMCMC和Order-MCMC。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 随机抽样 混合抽样 子结构抽样 建议分布
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基于改进蒙特卡洛混合抽样的含风光电力系统风险评估 被引量:33
4
作者 马燕峰 骆泽榕 +3 位作者 赵书强 王子建 谢家荣 曾四鸣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期75-83,共9页
强随机性和不确定性风电、光伏的接入使得电力系统运行变得更加复杂,全面高效评估含风光电力系统运行风险尤为必要。首先,针对传统蒙特卡洛方法在电力系统风险评估中计算效率较低的问题,结合全概率抽样、等分散抽样和自适应重要抽样的思... 强随机性和不确定性风电、光伏的接入使得电力系统运行变得更加复杂,全面高效评估含风光电力系统运行风险尤为必要。首先,针对传统蒙特卡洛方法在电力系统风险评估中计算效率较低的问题,结合全概率抽样、等分散抽样和自适应重要抽样的思想,提出一种基于改进蒙特卡洛混合抽样的风险评估方法。然后,计算系统的失负荷风险、电压越限风险、支路越限风险和稳态频率越限风险,并采用三层评估指标体系评估系统的运行风险。最后,以改进IEEE-RTS79系统和西北某省实际系统为例,验证了所提方法的有效性和准确性。并分析风光不同的接入位置、接入容量、接入比例下的系统风险情况,其结果可为电力系统运行及规划提供参考信息。 展开更多
关键词 风险评估 蒙特卡洛 混合抽样 风光 电力系统
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利用混合样本和序贯二项抽样对率进行区间估计的研究 被引量:2
5
作者 孙庆文 张罗漫 +3 位作者 于菲菲 孟虹 方影 滕海英 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2010年第5期480-484,共5页
目的探讨对较低的率做区间估计时如何利用混合样本和序贯二项抽样降低检测次数,节约成本。方法根据中心极限定理和δ方法(或Fisher信息量),利用正态近似给出总体率的置信区间,并通过理论分析和随机模拟,从区间的实际覆盖率、精度和检测... 目的探讨对较低的率做区间估计时如何利用混合样本和序贯二项抽样降低检测次数,节约成本。方法根据中心极限定理和δ方法(或Fisher信息量),利用正态近似给出总体率的置信区间,并通过理论分析和随机模拟,从区间的实际覆盖率、精度和检测次数等角度,对一些样本混合及检测方案进行测试。结果当nb(r,p)的参数r≥4时,本文给出的95%置信区间的实际覆盖率均可达到95%;为了达到指定的精度,由m=1可找到最小的r,增大r并适当增大混合样本中的样品个数m,可保持精度不变。结论利用混合样本方法并结合序贯二项抽样,可以有效减少检测次数,降低成本;对指定的估计精度,结合检测成本和样品采集成本,用本文的思路和方法可大致确定合适的样本混合及检测方案。 展开更多
关键词 区间估计 混合样本 序贯二项抽样 δ方法 FISHER信息量 随机模拟
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生物序列模体的混合Gibbs抽样识别算法 被引量:2
6
作者 刘立芳 霍红卫 王宝树 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期750-755,共6页
针对生物序列模体的识别问题,提出了一个新的混合Gibbs抽样识别算法.算法基于混合模体模型学习,采用贪心策略,通过似然度最大化,逐次将新的模体加入到混合模型中.算法中设计了位点抽样和模体抽样两种抽样方法,这两种抽样方法交替进行.... 针对生物序列模体的识别问题,提出了一个新的混合Gibbs抽样识别算法.算法基于混合模体模型学习,采用贪心策略,通过似然度最大化,逐次将新的模体加入到混合模型中.算法中设计了位点抽样和模体抽样两种抽样方法,这两种抽样方法交替进行.为了加速搜索过程,对输入数据集采用了基于kd-trees的分层划分策略.实验结果表明,该算法对序列家族大量模体特征的识别具有显著优势,并且可建立更具统计特征的模体模型,从而提高序列分类的准确性. 展开更多
关键词 生物信息学 模体识别 GIBBS抽样 混合模体模型
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基于混合密度估计的自适应重要抽样可靠性及可靠性灵敏度分析 被引量:2
7
作者 袁修开 吕震宙 万越 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期590-595,共6页
提出一种高效的基于混合密度函数的自适应重要抽样法,分析结构的失效概率及偏导型可靠性灵敏度。该重要抽样方法运用有限混和密度函数拟合法得到失效域中预抽取样本点的概率密度函数,将之作为重要抽样函数。这些预抽取样本利用马尔可夫... 提出一种高效的基于混合密度函数的自适应重要抽样法,分析结构的失效概率及偏导型可靠性灵敏度。该重要抽样方法运用有限混和密度函数拟合法得到失效域中预抽取样本点的概率密度函数,将之作为重要抽样函数。这些预抽取样本利用马尔可夫链快速模拟得到,相应的重要抽样函数将趋于最优化的重要抽样函数。其次,将所提方法运用到结构可靠性灵敏度的分析中。所提方法具有比传统重要抽样法更高的效率,且可以运用于多模式系统结构的分析,最后给出的算例亦说明文中方法的精度和效率。 展开更多
关键词 可靠性灵敏度 失效概率 有限混合 重要抽样
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混合因子分析的重新抽样方法 被引量:2
8
作者 岳博 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1873-1875,共3页
混合因子分析是一种对具有复杂结构的多维数据建立模型的方法.本文提出了一种进行混合因子分析的重新抽样方法.当给定一组数据样本时,我们首先建立样本概率分布的混合高斯模型,然后为每一个高斯混合项重新抽取新的数据样本,在新的样本... 混合因子分析是一种对具有复杂结构的多维数据建立模型的方法.本文提出了一种进行混合因子分析的重新抽样方法.当给定一组数据样本时,我们首先建立样本概率分布的混合高斯模型,然后为每一个高斯混合项重新抽取新的数据样本,在新的样本上再对每一个高斯混合项进行因子分析.与已有的算法相比较,避免了计算各个高斯混合项在每个样本值之下的后验概率,又减少了进行因子分析时参与计算的数据样本的数量. 展开更多
关键词 混合因子 重新抽样方法 因子分析 混合高斯模型 EM算法 学习模型
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基于Gibbs抽样正态混合模型的参数估计 被引量:2
9
作者 张香云 宋红凤 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第9期28-29,共2页
文章运用Gibbs抽样方法,推导了正态混合模型参数估计的迭代公式,并且进行了计算机模拟,得到了较好的效果。
关键词 GIBBS抽样 混合模型 参数估计
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一种基于抽样的大规模混合数据聚类集成算法 被引量:3
10
作者 庞天杰 梁吉业 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期209-212,共4页
混合数据聚类是聚类分析中一个重要的问题。现有的混合数据聚类算法主要是在全体样本的相似性度量的基础上进行聚类,因此对大规模数据进行聚类时,算法效率不高。基于此,设计了一种新的抽样策略,在此基础上,提出了一种基于抽样的大规模... 混合数据聚类是聚类分析中一个重要的问题。现有的混合数据聚类算法主要是在全体样本的相似性度量的基础上进行聚类,因此对大规模数据进行聚类时,算法效率不高。基于此,设计了一种新的抽样策略,在此基础上,提出了一种基于抽样的大规模混合数据聚类集成算法。该算法对利用新的抽样策略得到的多个样本子集分别进行聚类,并将结果集成得到最终聚类结果。实验证明,与改进的K-prototypes算法相比,该算法的效率有了显著提高,同时聚类有效性指标基本相同。 展开更多
关键词 聚类 大规模混合数据 聚类集成 抽样 有效性指标
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一种基于混合遗传算法优化的截断重要抽样法 被引量:1
11
作者 张峰 吕震宙 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期190-193,共4页
针对并联系统失效概率的计算,提出一种基于混合遗传算法的截断重要抽样法。所提算法中,基于十进制编码的混合遗传算法被用来寻找并联系统最可能失效点x*和系统近似可靠度指标β。以β为半径建立以坐标原点为球心的截球,并以x*为抽样中... 针对并联系统失效概率的计算,提出一种基于混合遗传算法的截断重要抽样法。所提算法中,基于十进制编码的混合遗传算法被用来寻找并联系统最可能失效点x*和系统近似可靠度指标β。以β为半径建立以坐标原点为球心的截球,并以x*为抽样中心构造重要抽样概率密度函数,从而建立针对并联系统可靠性分析的β球截断重要抽样法。通过算例分析,比较了几种不同并联系统失效概率计算的方法,结果表明本文方法比连续顺序近似法、一次二阶矩法具有更高的计算精度,比蒙特卡洛法具有更快的收敛速度,尤其是针对小失效概率问题;与β球截断抽样法和重要抽样法相比,计算效率也进一步提高。 展开更多
关键词 混合遗传算法 β球截断抽样 重要抽样 失效概率
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基于分层抽样的模拟禁忌混合智能优化算法TSII
12
作者 周子康 杨衡 唐万生 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期175-177,共3页
将分层抽样随机模拟与禁忌搜索结合,构造了TS II模拟禁忌混合智能优化算法。随机模拟采用缩减方差、加速收敛的分层抽样技术,保证抽样遍布于整个搜索空间,避免禁忌搜索路径往返重复,克服禁忌搜索对初始解的依赖,算法同时使用禁忌表与希... 将分层抽样随机模拟与禁忌搜索结合,构造了TS II模拟禁忌混合智能优化算法。随机模拟采用缩减方差、加速收敛的分层抽样技术,保证抽样遍布于整个搜索空间,避免禁忌搜索路径往返重复,克服禁忌搜索对初始解的依赖,算法同时使用禁忌表与希望表,将分散搜索与集中搜索相结合,增强算法的并行处理能力,提高寻优的效率与精度。Benchmark问题评测结果显示出了该算法的有效性。 展开更多
关键词 禁忌搜索算法 随机模拟 分层抽样 混合优化算法
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混合不确定性下基于区间证据随机抽样的统一赋权法
13
作者 闫英 锁斌 甘蜜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第8期41-47,共7页
由于评价问题的复杂性,以及专家知识和经验的局限性,群决策信息中往往同时包含不同程度的不确定性。在区间证据理论框架下对认知不确定性信息、多区间概率信息、不完全信息等混合不确定信息进行统一表示,进而根据区间证据间的相似度对... 由于评价问题的复杂性,以及专家知识和经验的局限性,群决策信息中往往同时包含不同程度的不确定性。在区间证据理论框架下对认知不确定性信息、多区间概率信息、不完全信息等混合不确定信息进行统一表示,进而根据区间证据间的相似度对群决策信息进行融合;采用区间数对评语等级进行定量化,并根据融合结果构造个指标重要程度的概率分布函数;最后通过概率分布函数的蒙特卡洛随机抽样确定指标权重。算例分析结果表明了新方法的有效性。 展开更多
关键词 群决策 指标赋权 混合不确定信息 区间证据理论 蒙特卡洛抽样
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基于Gibbs抽样缺失数据下混合模型的参数估计
14
作者 张秀伟 张香云 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第16期10-12,共3页
文章依据贝叶斯原理,基于MCMC方法推导了缺失数据下混合模型的参数估计迭代公式.以8个杉木固定样地观测资料数据建立混合模型,通过计算机模拟,得到了缺失30%时参数的估计结果,并与线性模型下三种方法的估计结果做了比较分析。
关键词 GIBBS抽样 混合模型 参数估计 缺失数据
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混合信号系统非均匀抽样信号的分析和重构
15
作者 郑义 陆峰 刘芳 《现代电子技术》 2006年第15期150-152,共3页
混合信号系统的非均匀采样信号的重构算法是信号处理领域的一项重要研究内容。由于采样间隔是不均匀的,传统的Shannon采样定理己经不再适用,这就要求提出一些有效的算法来解决这个问题,已有的解决办法大多都是利用插值和迭代。通过使用... 混合信号系统的非均匀采样信号的重构算法是信号处理领域的一项重要研究内容。由于采样间隔是不均匀的,传统的Shannon采样定理己经不再适用,这就要求提出一些有效的算法来解决这个问题,已有的解决办法大多都是利用插值和迭代。通过使用一个多速率滤波器组,可以分析非均匀抽样信号的数字谱并且重建出均匀抽样序列,并通过计算机仿真验证了算法的正确性。该重构算法在工程实际中具有应用价值。 展开更多
关键词 混合信号系统 非均匀采样信号 数字谱 抽样序列
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基于邻域混合抽样和动态集成的不平衡数据分类方法 被引量:9
16
作者 高锋 黄海燕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期225-229,共5页
不平衡数据严重影响了传统分类算法的性能,导致少数类的识别率降低。提出一种基于邻域特征的混合抽样技术,该技术根据样本邻域中的类别分布特征来确定采样权重,进而采用混合抽样的方法来获得平衡的数据集;然后采用一种基于局部置信度的... 不平衡数据严重影响了传统分类算法的性能,导致少数类的识别率降低。提出一种基于邻域特征的混合抽样技术,该技术根据样本邻域中的类别分布特征来确定采样权重,进而采用混合抽样的方法来获得平衡的数据集;然后采用一种基于局部置信度的动态集成方法,通过分类学习生成基分类器,对于每个检验的样本,根据局部分类精度动态地选择最优的基分类器进行组合。通过UCI标准数据集上的实验表明,该方法能够同时提高不平衡数据中少数类和多数类的分类精度。 展开更多
关键词 数据挖掘 不平衡数据 K-近邻 混合抽样 集成学习
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基于改进方差特性二维混合抽样蒙特卡罗法的多谐波源叠加研究 被引量:6
17
作者 靳海强 文俊 +5 位作者 王彤彤 韩民晓 耿晓红 高宇 王思超 贺冬珊 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第1期16-23,31,共9页
为了分析新疆哈密中部地区电气化铁路牵引站密集接入引出的多谐波源叠加问题,提出了一种改进方差特性二维混合抽样蒙特卡罗法,该方法利用比例分层抽样降低传统蒙特卡罗法的方差,利用比例分层抽样与直接抽样结合的混合抽样法提高计算效... 为了分析新疆哈密中部地区电气化铁路牵引站密集接入引出的多谐波源叠加问题,提出了一种改进方差特性二维混合抽样蒙特卡罗法,该方法利用比例分层抽样降低传统蒙特卡罗法的方差,利用比例分层抽样与直接抽样结合的混合抽样法提高计算效率。基于MATLAB对所提方法与传统蒙特卡罗法进行了比较,并基于ETAP中搭建的哈密中部地区电网模型验证了所提方法的准确性。研究表明,所提方法可有效降低传统蒙特卡罗法的方差和相对误差,提高计算效率,适合于多谐波源叠加的分析。 展开更多
关键词 多谐波源叠加 蒙特卡罗法 混合抽样 比例分层抽样 电气化铁路牵引站
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基于混合模型和交叉熵重要性抽样的发电系统可靠性评估 被引量:4
18
作者 王少伟 罗萍萍 《电测与仪表》 北大核心 2017年第3期35-41,共7页
目前应用在发电系统可靠性评估中的交叉熵重要性抽样方法采用单一的概率质量函数描述发电系统的状态,该方法在处理高可靠性系统时需要进行大量的预抽样才能得到具有较好方差减小效果的最优概率质量函数以达到加快可靠性指标收敛的目的,... 目前应用在发电系统可靠性评估中的交叉熵重要性抽样方法采用单一的概率质量函数描述发电系统的状态,该方法在处理高可靠性系统时需要进行大量的预抽样才能得到具有较好方差减小效果的最优概率质量函数以达到加快可靠性指标收敛的目的,而大量的预抽样过程会导致可靠性评估总体效率的下降。因此文章提出基于混合概率质量函数模型与交叉熵重要性抽样相结合的发电系统可靠性评估新方法,该方法采用多个概率质量函数描述发电系统的状态,并基于最小交叉熵原理对各概率质量函数及其对应权重进行迭代更新,最后由各概率质量函数的加权形成最优概率质量函数,利用所得最优概率质量函数对系统状态进行抽样和可靠性计算。相比于现有方法,该方法预抽样过程所需样本较少,可以在保证可靠性指标准确性的同时大幅加快系统可靠性指标的收敛速度,在处理高可靠性系统时效果更加明显。算例验证了文中方法的优势。 展开更多
关键词 发电系统 蒙特卡洛法 可靠性评估 混合模型 交叉熵重要抽样
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Gibbs抽样在正态混合模型中的参数估计 被引量:2
19
作者 尤芳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第15期150-151,共2页
文章针对正态混合模型,推导出了Gibbs抽样在正态混合模型中的迭代公式,并通过Matlab编程进行了实例分析。
关键词 GIBBS抽样 正态混合模型 参数估计
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过冷大水滴粒径分布的欧拉-拉格朗日混合抽样算法及对冰型影响 被引量:2
20
作者 韩涵 李姚 +2 位作者 印子斐 孔维梁 刘洪 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第20期8960-8971,共12页
过冷大水滴(supercooled large droplet, SLD)云雾环境不同于常规粒径范围的过冷水滴,具有更大的粒径范围和复杂的水滴粒径分布形式,使得结冰的冰型异常复杂,从而给飞行器的飞行安全带来了前所未有的挑战。现有结冰数值模拟方法仅能模... 过冷大水滴(supercooled large droplet, SLD)云雾环境不同于常规粒径范围的过冷水滴,具有更大的粒径范围和复杂的水滴粒径分布形式,使得结冰的冰型异常复杂,从而给飞行器的飞行安全带来了前所未有的挑战。现有结冰数值模拟方法仅能模拟单一粒径的水滴,无法准确模拟真实SLD云雾环境“双峰分布”的粒径分布特性和相应的冰型。为了准确高效模拟SLD这种粒径分布特性,提出了一种基于Rosin-Rammler分布函数进行欧拉-拉格朗日混合抽样的水滴轨迹模拟算法。通过所提方法收集水滴,再利用结冰模型与水膜模型计算表面溢流传热和冰高,从而实现了准确高效的SLD粒径分布的结冰数值模拟,并通过2.5维算例研究了SLD粒径分布对机翼结冰的冰型特征以及冰型空间随机性的影响。结果表明:SLD的粒径分布对冰型有较大的影响,冰型特征和冰型随机性与中值体积直径(median volume diameter, MVD)和粒径分布方差紧密关联。 展开更多
关键词 过冷大水滴 结冰数值模拟 双峰分布 Rosin-Rammler分布函数 欧拉-拉格朗日混合抽样 冰型特征 冰型空间随机性
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