双三角钻臂非齐次模型自适应预测控制 被引量：4

1

作者 李力争 何清华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期4-7,共4页

针对双三角钻臂这类非线性系统的控制问题,为克服系统闭环预测存在的缺陷,提出了一种非齐次增量型时变线性模型,给出并证明了其存在性定理。提出了基于该类模型的自适应预测控制算法,并将该算法实际应用于双三角钻臂直接定位控制,使双... 针对双三角钻臂这类非线性系统的控制问题,为克服系统闭环预测存在的缺陷,提出了一种非齐次增量型时变线性模型,给出并证明了其存在性定理。提出了基于该类模型的自适应预测控制算法,并将该算法实际应用于双三角钻臂直接定位控制,使双三角钻臂获得了很好的轨迹跟踪性能。该控制算法比传统广义预测控制算法简单,容易实现,其应用效果证明了它的可行性和有效性。 展开更多

关键词 双三角钻臂 直接定位控制 非齐次模型 自适应预测控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

Becker齐次模型参数估计的D-最优设计 被引量：2

2

作者 关颖男 薛海玲 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第6期645-648,共4页

对于三分量混料试验的Ｂｅｃｋｅｒ模型（Ⅰ），（Ⅱ）和（Ⅲ），给出了参数估计的Ｄ最优设计．利用偏微分方程中椭圆型方程的极值原理和对称多项式这两种数学工具解决了它们的最优设计问题．

关键词 混料试验 Becker齐次模型 参数估计 D最优设计

在线阅读 下载PDF 职称材料

Becker齐次模型参数估计的A-最优设计

3

作者 薛海玲 关颖男 《东北工学院学报》 CSCD 1993年第5期513-517,共5页

利用椭园型偏微分方程极值原理和对称多项式这两种数学工具,解决了三分量 Bech-er 齐次模型(Ⅲ),(Ⅱ)和(Ⅰ)的参数估计的 A-最优设计。

关键词 A-最优性 B齐次模型 参数估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于齐次模型的信赖域算法

4

作者 韩立兴 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1993年第6期94-98,共5页

提出一种基于齐次模型的信赖域算法,传统的基于二次模型的信赖域算法只是它的一个特例。由于该模型比二次模型更近似目标函数,故新算法优于传统的信赖域算法。

关键词 无约束优化 信赖域 齐次模型 算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

模型的并、积与齐次模型

5

作者 罗里波 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1980年第Z1期31-39,共9页

这是我们研究齐次模型的第二篇文章。在第一篇文章里我们证明了:(1)

关键词 齐次模型 局部同构 量词消去 等价关系 可数模型 有序集 奇异基数 超积 当且仅当 合取式

在线阅读 下载PDF 职称材料

一般拓扑结构的非齐次隐含马尔科夫模型及其在中、英文语种辨识中的应用 被引量：1

6

作者 王作英 孙健 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期867-869,共3页

为了充分利用语音信号中的段长信息,该文提出了一种具有一般拓扑结构的非齐次隐含Markov模型(Hidden Markov Model,HMM),并将其应用于中、英文语种辨识(Language IDentification,LID)系统。非齐次HMM既很好地描述了语音信号的发生过程,... 为了充分利用语音信号中的段长信息,该文提出了一种具有一般拓扑结构的非齐次隐含Markov模型(Hidden Markov Model,HMM),并将其应用于中、英文语种辨识(Language IDentification,LID)系统。非齐次HMM既很好地描述了语音信号的发生过程,又准确地利用了状态的段长信息和语言中的上下文连接结构信息,对于中、英文语种辨识系统,非齐次的HMM系统辨识性能好于齐次的HMM模型。而在非齐次的HMM中,同段长为均匀分布相比,段长分布为正态分布时系统的辨识性能更好,表明段长确实是一种重要的语种区分信息之一,且正态分布较均匀分布更接近于真实的段长分布。 展开更多

关键词 语种辨识 非齐次隐含Markov模型 段长分布

在线阅读 下载PDF 职称材料

齐次函数模型极小化的Greville方法 被引量：1

7

作者 孙文瑜 常晓文 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1989年第4期577-583,共7页

本文提出了根据齐次函数模型的无约束极小化方法——Greville方法,它是Jacobson-Oksman方法的推广。由于它利用了广义逆技术,故方法的适应性较强,作者证明了对于齐次函数,Greville方法在n+2步得到广义极小点。文章还给出了算法和数值结果。

关键词 齐次函数模型 Greville方法 极小化

在线阅读 下载PDF 职称材料

齐次湍流动能输运方程封闭模型在浅海动力学中的应用 被引量：2

8

作者 魏皓 冯士筰 +1 位作者 武建平 刘桂梅 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2001年第6期821-827,共7页

该文对已建立的齐次湍流动能输运方程封闭模型 (HKE)封闭的浅海动力学模型进行了检验。湍流混合强度的垂直分布会影流速剖面 ,在风海流、狭长渠道稳态风潮及渠道振荡流流场等的模拟中 ,HKE封闭均取得满意效果 ,结果表明 HKE封闭在正压... 该文对已建立的齐次湍流动能输运方程封闭模型 (HKE)封闭的浅海动力学模型进行了检验。湍流混合强度的垂直分布会影流速剖面 ,在风海流、狭长渠道稳态风潮及渠道振荡流流场等的模拟中 ,HKE封闭均取得满意效果 ,结果表明 HKE封闭在正压浅海动力学中是有效的 ,可避免混合长理论的缺陷 ,并未过多增加计算量。振荡流的湍流粘性系数的时间分布特性是时变的 ,其变化频率为振荡频率的两倍 ,且在流速变化最大时湍流混合最强。对应于浅海潮波系统 ,平潮和停潮时局地混合最弱 ,因而最适宜水质采样 ,反之 ,涨急和落急时刻湍流混合最强。但当取湍动能的Schmidt数 σk>10时 ,湍粘性系数的振幅仅为其平均值的 15 % ,因此可以认为在 15 展开更多

关键词 齐次湍流动能输运方程封闭模型 风海流 稳态风潮 振荡流 湍流粘性系数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于非齐次隐马尔可夫模型的特定人元音的识别方法

9

作者 陈立伟 赵春晖 +1 位作者 白玉 孙岩 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期296-300,共5页

针对特定人汉语元音的语音识别,提出一种基于非齐次隐马尔可夫模型的识别方法.该方法首先提取声道频率响应作为特征参数,然后建立非齐次隐马尔可夫模型来更为精确地刻画真实的语音现象,接着进行语音识别实验,并与齐次隐马尔可夫模型进... 针对特定人汉语元音的语音识别,提出一种基于非齐次隐马尔可夫模型的识别方法.该方法首先提取声道频率响应作为特征参数,然后建立非齐次隐马尔可夫模型来更为精确地刻画真实的语音现象,接着进行语音识别实验,并与齐次隐马尔可夫模型进行比较.实验结果表明该方法可以使特定人的元音的识别率达到98.73%,明显改变了识别系统的性能.该方法具有很好的理论研究前景和实际应用价值. 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型 声道频率响应 语音识别 元音

在线阅读 下载PDF 职称材料

p阶拟循环群理论的可数模型 被引量：1

10

作者 吴兴玲 沈复兴 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期7-9,共3页

讨论了p阶拟循环群理论的可数的饱和模型,并用强极小理论证明了p阶拟循环群理论是ω1 范畴的,进而 p阶拟循环群理论的每一模型都是齐次模型.

关键词 P阶拟循环群理论 强极小理论 ω1-范畴 可数饱和模型 齐次模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于分段常数强度Markov模型的阿尔茨海默病进程研究 被引量：2

11

作者 孔盼盼 张慧敏 +1 位作者 孙倩倩 余红梅 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2015年第1期18-21,共4页

目的将分段常数强度Markov模型应用于轻度认知损害(mild cognitive impairment,MCI)向阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)转归过程中,深入研究影响转归过程的因素,为制定不同发展阶段的预防措施提供理论依据,为其他多状态慢性病... 目的将分段常数强度Markov模型应用于轻度认知损害(mild cognitive impairment,MCI)向阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)转归过程中,深入研究影响转归过程的因素,为制定不同发展阶段的预防措施提供理论依据,为其他多状态慢性病不同发展阶段影响因素的探讨提供方法学借鉴。方法应用太原市600名社区老年人的4次随访资料,以MCI为状态1,中重度认知损害为状态2,AD为状态3,拟合分段常数强度Markov模型,分析MCI向AD转归不同发展阶段的影响因素,并根据模型计算3年转移概率矩阵。结果经假设检验,数据满足Markov性(P=0.89),不满足时齐性(P<0.001),应用分段常数强度Markov模型拟合,经多因素筛选,女性、年龄、吸烟、高血压和糖尿病是MCI向AD转归的危险因素,高文化程度和从事脑力劳动是MCI向AD转归的保护因素。由中重度认知损害向AD的转移概率随着随访时间的增加而增加。结论在数据满足Markov性,不满足时齐性时,分段常数强度Markov模型是对疾病转归过程的相关影响因素及其变化规律的有效分析方法。 展开更多

关键词 多状态模型 非齐次Markov模型 分段常数强度Markov模型 轻度认知损害 阿尔茨海默病

在线阅读 下载PDF 职称材料

一类隐马尔可夫模型的若干极限性质 被引量：3

12

作者 杨卫国 吴小太 王豹 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2006年第5期467-470,共4页

假定隐藏的马尔可夫链为非齐次,研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理.首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质,从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理.作为定理的推论,得到了隐非齐次马尔... 假定隐藏的马尔可夫链为非齐次,研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理.首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质,从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理.作为定理的推论,得到了隐非齐次马尔可夫模型状态出现频率的一类强极限定理.隐马尔可夫模型可应用于弱相依随机变量的建模上,也可用作研究发音过程、神经生理学与生物遗传等方面的工具. 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 隐非齐次马尔可夫模型 马氏链 强极限定理 频率

在线阅读 下载PDF 职称材料

考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型 被引量：11

13

作者 楼俊钢 江建慧 靳昂 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1263-1271,共9页

软件可靠性分析是根据软件失效数据等信息,通过合理建模来对软件可靠性进行预计和评价.现有的基于随机过程的可靠性模型一般采用均值过程来描述软件失效数据,然而,软件失效数据的模型化实质上应该是使其成为某个随机过程的一个样本轨迹... 软件可靠性分析是根据软件失效数据等信息,通过合理建模来对软件可靠性进行预计和评价.现有的基于随机过程的可靠性模型一般采用均值过程来描述软件失效数据,然而,软件失效数据的模型化实质上应该是使其成为某个随机过程的一个样本轨迹.文中建立了考虑软件不同失效过程偏差的软件可靠性模型,用NHPP过程表示失效过程均值函数的变化趋势,ARMA过程表示实际失效过程对均值过程的偏差序列.在两组公开发表的真实数据集上对模型的实验表明,新模型较之一些广泛使用的NHPP软件可靠性模型在拟合能力及适用性上有明显的提高,并且保持了较好的预测能力. 展开更多

关键词 软件可靠性模型 样本轨迹 非齐次泊松过程模型 随机过程 自回归滑动平均过程

在线阅读 下载PDF 职称材料

NHPP软件可靠性模型参数的保序估计 被引量：3

14

作者 张志华 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2005年第4期359-365,共7页

许多主要的非齐次泊过程松模型的故障强度都满足顺序约束条件.在顺序约束条件下,本文提出了故障强度的约束极大似然估计(RML),并讨论了其性质.利用故障强度的RML,获得了软件可靠性模型参数的加权最小二乘估计.

关键词 非齐次Poisson过程模型 故障强度 顺序约束条件 约束极大似然估计(RML) 加权最小二乘估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

隐马尔可夫模型的拓朴应用 被引量：1

15

作者 侯昭武 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期71-74,共4页

以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进... 以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,该模型具有更好的鲁棒性,在信噪比较低的情况下,可以提高识别率. 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型 自适应函数链神经网络 非线性音段 单层感知器.

在线阅读 下载PDF 职称材料

NHPP类软件可靠性模型的扩展

16

作者 张猛 何桢 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第3期170-171,共2页

对现有的NHPP类软件可靠性模型进行了扩展,提出了一个新NHPP类软件可靠性的模型,该模型将排除的软件错误数和引入的软件错误数都看成随机变量,并利用该模型对软件的可靠性指标进行评估,最后通过实例对一个特殊的NHPP模型进行了验证。

关键词 软件可靠性 非齐次泊松过程模型 错误引入率 错误排除率

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的隐马尔可夫和神经网络混合模型的语音识别

17

作者 陈立伟 张晔 《应用声学》 CSCD 北大核心 2006年第2期90-95,共6页

研究了一种非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Model),然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出抗噪声的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下... 研究了一种非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Model),然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出抗噪声的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别。该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(5dB-10dB),识别率可以提高5％左右。 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型 自组织特征映射神经网络 混合模型 鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

非齐次隐马尔可夫降尺度方法对江淮流域夏季逐日降水的模拟及其评估 被引量：5

18

作者 丁梅 江志红 陈威霖 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期757-771,共15页

引入非齐次隐马尔可夫模型(Nonhomogeneous hidden Markov model,NHMM)统计降尺度方法,利用1961—2002年江淮流域夏季逐日降水资料、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA-40再分析资料建立模型,检验其对东部季风区(以江淮流域为代表)夏季... 引入非齐次隐马尔可夫模型(Nonhomogeneous hidden Markov model,NHMM)统计降尺度方法,利用1961—2002年江淮流域夏季逐日降水资料、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA-40再分析资料建立模型,检验其对东部季风区(以江淮流域为代表)夏季日降水的模拟能力,并对比BCC-CSM1.1(m)模式NHMM降尺度前后的模拟效果。结果表明,NHMM降尺度方法通过建立降水概率分布态间转移参数与大尺度环流变量的联系,对江淮流域逐日降水量具有较好的降尺度效果。模拟的各站日降水量概率分布函数(PDF)曲线与观测非常接近,布赖尔评分(Brier Score,S_B)均小于0.11%,显著性评分(Significance Score,Ss)均大于0.84;夏季总降水量、降水日数、中雨日数、降水强度和95%分位降水量指数的多年平均场偏差百分率绝对值低于10%,前3个指数的空间相关系数高于0.9;该方法对各降水指数的年际变率也有一定的模拟能力,模拟得到的各指数的区域平均年际序列与观测序列的相关系数为0.62—0.87。对BCC-CSM1.1(m)模式的模拟结果进行降尺度后,SB较降尺度前平均减小0.57%,Ss平均增大0.23,皆表明降尺度后的概率分布函数曲线更接近于观测;各降水指数在多数台站的偏差百分率绝对值由大于40%降至10%以内,空间相关系数普遍提高至0.8以上。NHMM降尺度方法能够有效提高BCC-CSM1.1(m)模式对江淮流域夏季日降水的模拟能力,相对气候模式具有显著的"增值",未来可进一步利用该方法进行气候变暖背景下的日降水变化预估。 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型(NHMM) 统计降尺度 逐日降水 模拟

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于非齐次复合Poisson过程的正交异性钢桥面板细节疲劳裂纹随机扩展研究 被引量：2

19

作者 张海萍 刘扬 +2 位作者 罗媛 郑辉 邓扬 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期614-622,共9页

传统的正交异性钢桥面板疲劳损伤评估常采用确定性和可靠性分析方法,忽略了疲劳裂纹扩展的随机性影响,针对这一问题,提出钢桥面板细节疲劳随机扩展分析方法。本文以南溪长江大桥为工程背景,基于长期车辆荷载监测数据,建立了车辆荷载非... 传统的正交异性钢桥面板疲劳损伤评估常采用确定性和可靠性分析方法,忽略了疲劳裂纹扩展的随机性影响,针对这一问题,提出钢桥面板细节疲劳随机扩展分析方法。本文以南溪长江大桥为工程背景,基于长期车辆荷载监测数据,建立了车辆荷载非齐次复合Poisson过程模型。建立钢桥面板有限元模型,采用瞬态分析方法将随机车辆荷载转化成细节疲劳应力,基于线弹性断裂力学理论推导U肋-顶板焊接细节疲劳裂纹扩展时变微分方程,实现宏观关系式疲劳应力幅次数-疲劳损伤至微观表达式应力时间序列-疲劳损伤转换,讨论了车载次序及超载对疲劳裂纹扩展的影响。研究结果表明,非齐次复合泊松过程模型能够较好描述随机车流运营状态,车辆荷载的次序对疲劳裂纹扩展速率的影响不可忽略,重车排序靠前时能够促使疲劳裂纹扩展增速,南溪长江大桥细节点的车辆超载迟滞效应修正系数取值0.804。 展开更多

关键词 桥梁工程 正交异性钢桥面板 超载 非齐次Poisson过程模型 随机疲劳

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于PSO-NGM模型的电子电路故障预测 被引量：4

20

作者 贾云涛 张建永 +1 位作者 胡耀元 岳伟 《电子测量技术》 2015年第10期118-121,共4页

针对现有电力电子电路故障预测技术的不足,提出了粒子群非齐次灰色(PSO-NGM)预测模型对电力电子电路进行故障预测的方法。所提出的PSO-NGM预测模型能够对故障特征参数的发展趋势进行预测,进而判断设备剩余使用寿命。通过对Buck-Boost电... 针对现有电力电子电路故障预测技术的不足,提出了粒子群非齐次灰色(PSO-NGM)预测模型对电力电子电路进行故障预测的方法。所提出的PSO-NGM预测模型能够对故障特征参数的发展趋势进行预测,进而判断设备剩余使用寿命。通过对Buck-Boost电路纹波电压未来趋势进行预测实验,证明该PSO-NGM模型对电路特征参数预测相对误差很小,能够跟踪故障特征性能参数的变化趋势,有效实现电力电子电路故障预测。 展开更多

关键词 电力电子电路 故障预测 特征性能参数 粒子群非齐次灰色模型

在线阅读 下载PDF 职称材料