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基于Markov决策过程用交叉熵方法优化软件测试 被引量:11
1
作者 张德平 聂长海 徐宝文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期2770-2779,共10页
研究了待测软件某些参数已知的条件下,以最小化平均测试费用为目标的软件测试优化问题.将软件测试过程处理成马尔可夫(Markov)决策过程,给出了软件测试的马尔可夫决策模型,运用交叉熵方法,通过一种学习策略获得软件测试的最优测试剖面,... 研究了待测软件某些参数已知的条件下,以最小化平均测试费用为目标的软件测试优化问题.将软件测试过程处理成马尔可夫(Markov)决策过程,给出了软件测试的马尔可夫决策模型,运用交叉熵方法,通过一种学习策略获得软件测试的最优测试剖面,用于优化软件测试.模拟结果表明,学习策略给出的测试剖面要优于随机测试策略,检测和排除相同数目的软件缺陷,学习策略比随机测试能够显著地减少测试用例数,降低测试成本,提高缺陷检测效率. 展开更多
关键词 软件测试 马尔可夫决策过程 交叉熵方法 最优测试剖面
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基于连续隐Markov模型的发酵过程关键状态变量软测量 被引量:2
2
作者 刘国海 江兴科 梅丛立 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2011年第4期428-432,共5页
针对生物发酵过程中一些关键状态变量难以用仪表进行在线检测的问题,提出了一种基于连续隐Markov模型(CHMM)的软测量方法.首先,为增加模型预测的鲁棒性,采用多观测样本序列训练CHMM模型库,运用Baum-Welch参数重估修正公式实现CHMM参数优... 针对生物发酵过程中一些关键状态变量难以用仪表进行在线检测的问题,提出了一种基于连续隐Markov模型(CHMM)的软测量方法.首先,为增加模型预测的鲁棒性,采用多观测样本序列训练CHMM模型库,运用Baum-Welch参数重估修正公式实现CHMM参数优化;然后,将新样本观测向量输入训练好的CHMM模型库,并基于Viterbi算法计算新样本在模型库中各个CHMM内的输出概率;最后,通过加权平均运算得出软测量结果.将所提出的方法应用于红霉素发酵过程菌体质量浓度软测量,并进行了建模与仿真研究.结果表明:所建CHMM软测量模型能够很好地用于生物发酵过程菌体质量浓度值预测,且预测效果优于人工神经网络软测量模型. 展开更多
关键词 发酵过程 菌体质量浓度 软测量 连续隐markov模型 建模方法
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基于Markov过程和伪极坐标快速傅里叶变换的重采样篡改检测 被引量:2
3
作者 周治平 胡成燕 朱丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第11期3323-3326,3331,共5页
针对图像中的重采样篡改操作导致的离散余弦变换(DCT)系数之间相关性的变化,提出了一种新的图像重采样篡改检测方法。首先,提取Markov特征,利用高阶统计量分析重采样图像中离散余弦变换系数之间的关系;然后,将图像所在的笛卡儿坐标映射... 针对图像中的重采样篡改操作导致的离散余弦变换(DCT)系数之间相关性的变化,提出了一种新的图像重采样篡改检测方法。首先,提取Markov特征,利用高阶统计量分析重采样图像中离散余弦变换系数之间的关系;然后,将图像所在的笛卡儿坐标映射到伪极坐标(Pseudo-Polar)轴上提取图像的光滑度作为纹理特征,利用纹理特征检测图像的重采样操作;最后,将提取的两类特征输入到支持向量机(SVM)中训练和分类,从而检测出图像中的重采样篡改操作。实验结果表明:所提方法可以检测出图像中的重采样篡改操作,并具有较好的检测率,且对于一定范围内的加噪处理也具有鲁棒性。 展开更多
关键词 图像取证 重采样检测 markov过程 伪极快速傅里叶变换 支持向量机
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移动机器人Markov定位算法的研究——方向传感器建模新方法 被引量:3
4
作者 刘瑜 朱世强 金波 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期339-341,353,共4页
为了改善移动机器人Markov定位算法中方向传感器模型的性能,提出基于高斯函数的新概率模型.该模型考虑了方向角周期性问题,对相位进行了转换,利用高斯函数对方向传感器进行了概率建模.将此模型放入Markov算法,与其他传感器组成观测模型... 为了改善移动机器人Markov定位算法中方向传感器模型的性能,提出基于高斯函数的新概率模型.该模型考虑了方向角周期性问题,对相位进行了转换,利用高斯函数对方向传感器进行了概率建模.将此模型放入Markov算法,与其他传感器组成观测模型,并进行对称环境中的单次定位仿真和复杂环境中的连续定位仿真.仿真结果表明,这种概率模型计算量小,收敛速度快,在大量测量噪声存在下工作稳定. 展开更多
关键词 移动机器人 markov定位算法 传感器建模
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基于阶次小波包与Markov链模型的转子早期故障诊断 被引量:6
5
作者 王国庆 牛伟 +2 位作者 成娟 翟正军 郭阳明 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期466-471,共6页
针对转子启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法精度不高的现状,将阶次小波包和Markov链模型引入转子的早期故障诊断中,提出了一种新的自适应故障诊断模型。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号重采样,得到等角度... 针对转子启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法精度不高的现状,将阶次小波包和Markov链模型引入转子的早期故障诊断中,提出了一种新的自适应故障诊断模型。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号重采样,得到等角度分布诊断信号;其次采用小波包对该信号分解——重构,提取其在各频带的能量特征向量,通过Markov链模型对其进行预测;最后通过故障实例验证,结果表明:将阶次小波包变换和Markov链模型相结合进行故障诊断是可行而有效的。 展开更多
关键词 阶次跟踪 小波包 markov链模型 粒子群算法 故障诊断
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一类Markov过程的最大绝对值过程概率密度求解的新方法 被引量:1
6
作者 陈建兵 律梦泽 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1437-1447,共11页
随机过程或随机系统响应的最大绝对值概率分布往往是科学与工程中关心的重要挑战性问题.本文从理论与数值上进行了Markov过程的时变最大绝对值过程及其概率分布研究.文中,通过引入扩展状态向量,构造了最大绝对值-状态量联合向量过程,由... 随机过程或随机系统响应的最大绝对值概率分布往往是科学与工程中关心的重要挑战性问题.本文从理论与数值上进行了Markov过程的时变最大绝对值过程及其概率分布研究.文中,通过引入扩展状态向量,构造了最大绝对值-状态量联合向量过程,由此将不具有Markov性的最大值过程转化为具有Markov性的向量随机过程.在此基础上,通过最大绝对值-状态量之间的关系,建立了联合向量过程的转移概率密度函数.进而,结合Chapman-Kolmogorov方程和路径积分方法,提出了最大绝对值概率密度函数求解的数值方法.由此,可以得到Markov过程最大绝对值过程的时变概率密度函数,可进一步用于结构动力可靠度分析等.通过数值算例,验证了本文所提方法的有效性.该方法有望推广到更一般随机系统的极值分布估计之中. 展开更多
关键词 时变极值过程 动力可靠度 markov过程 路径积分 最大绝对值-状态量联合向量过程
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SAR图像小波域隐Markov模型中状态参数的Turbo迭代估计 被引量:1
7
作者 管鲍 孙洪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1039-1043,共5页
利用小波域隐Markov模型能够有效地改善合成孔径雷达(SAR)图像信息提取的效果,而乘性斑点噪声影响下的隐状态的估计是其中的关键问题,目前该问题还没有得到有效地解决.借用信息论领域中的Turbo迭代译码原理,针对SAR图像信号,提出一种新... 利用小波域隐Markov模型能够有效地改善合成孔径雷达(SAR)图像信息提取的效果,而乘性斑点噪声影响下的隐状态的估计是其中的关键问题,目前该问题还没有得到有效地解决.借用信息论领域中的Turbo迭代译码原理,针对SAR图像信号,提出一种新的隐状态的Turbo迭代估计方法.该方法在两个不相关的子空间上分别采用不同的约束条件对隐状态进行轮流地估计,并将其后验概率作为一种外信息进行交换.实验结果证明该方法具有优良的估计结果,并且收敛速度较快. 展开更多
关键词 SAR图像 小波变换 markov模型 TURBO迭代译码
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基于HPM-JTM混合模型参数估计优化的非高斯过程模拟
8
作者 罗颖 程彦凯 +2 位作者 韩艳 刘雨辰 胡朋 《振动与冲击》 北大核心 2025年第14期1-10,共10页
由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model... 由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model,HPM)和Johnson转换模型(Johnson transformation model,JTM)提供了非高斯过程与标准高斯过程之间的显式转换。针对HPM-JTM混合模型,该研究探讨了如何进一步提升模拟效率。首先,为了避免迭代过程,基于支持向量回归优化了HPM和JTM参数估计流程,提高了参数估计效率;随后,通过谐波合成法和线性滤波法的模拟流程对比,在非高斯过程模拟中采用线性滤波法能够提升模拟效率;最后,结合波浪场和脉动风场的实例分析,展示了改进流程的精度和效率。结果表明,改进流程能够在保证精度的同时实现多变量非高斯过程的高效模拟。 展开更多
关键词 非高斯过程模拟 Hermite多项式模型-Johnson转换模型(HPM-JTM)混合模型 参数估计 支持向量回归 线性滤波法
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基于模糊层次法和熵权法的电源点到役评估法
9
作者 陈海华 孙卫锋 +3 位作者 邹晓昕 胡旦华 余天保 邵文妍 《电源学报》 北大核心 2025年第2期290-297,共8页
针对我国近期电源点逐步到役的情况,提出1种基于改进模糊层次法和熵权法的评估方法。首先基于层次分析法构建合适的层次结构,形成判断矩阵。随后利用模糊层次分析法对各层级之间的判断矩阵进行处理,得出面向重要性的权重向量。同时采用... 针对我国近期电源点逐步到役的情况,提出1种基于改进模糊层次法和熵权法的评估方法。首先基于层次分析法构建合适的层次结构,形成判断矩阵。随后利用模糊层次分析法对各层级之间的判断矩阵进行处理,得出面向重要性的权重向量。同时采用德尔菲调查法形成最末一级子准则层与目标层的评估矩阵,经归一化处理后利用熵权法求得面向价值性的权值向量。然后把2种权值向量经过综合化处理,形成综合权重向量。最后形成方案层对目标层的最终权重向量,得出推荐意见。通过算例,证明该评价方法灵活性强,适用性广,过程清晰合理,结果直观准确。 展开更多
关键词 模糊层次法 熵权法 综合权重向量 电源点到役 多方案评估
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Robust H_∞ Control for Uncertain Markovian Jump Linear Time-Delay Systems 被引量:2
10
作者 Zhong Maiying, Zhu Kunping & Tang Bingyong Business and Management School of Donghua University, Shanghai 200051, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2002年第1期13-20,共8页
This paper studies the robust stochastic stabilization and robust H∞ control for linear time-delay systems with both Markovian jump parameters and unknown norm-bounded parameter uncertainties. This problem can be sol... This paper studies the robust stochastic stabilization and robust H∞ control for linear time-delay systems with both Markovian jump parameters and unknown norm-bounded parameter uncertainties. This problem can be solved on the basis of stochastic Lyapunov approach and linear matrix inequality (LMI) technique. Sufficient conditions for the existence of stochastic stabilization and robust H∞ state feedback controller are presented in terms of a set of solutions of coupled LMIs. Finally, a numerical example is included to demonstrate the practicability of the proposed methods. 展开更多
关键词 Feedback control Linear algebra Linear equations Linear systems Lyapunov methods markov processes Robustness (control systems)
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Modeling and inferring 2.1D sketch with mixed Markov random field
11
作者 Anlong Ming Yu Zhou Tianfu Wu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第2期361-373,共13页
This paper presents a method of computing a 2.1D sketch (i.e., layered image representation) from a single image with mixed Markov random field (MRF) under the Bayesian framework. Our model consists of three layers: t... This paper presents a method of computing a 2.1D sketch (i.e., layered image representation) from a single image with mixed Markov random field (MRF) under the Bayesian framework. Our model consists of three layers: the input image layer, the graphical representation layer of the computed 2D atomic regions and 3-degree junctions (such as T or arrow junctions), and the 2.1D sketch layer. There are two types of vertices in the graphical representation of the 2D entities: (i) regions, which act as the vertices found in traditional MRF, and (ii) address variables assigned to the terminators decomposed from the 3-degree junctions, which are a new type of vertices for the mixed MRF. We formulate the inference problem as computing the 2.1D sketch from the 2D graphical representation under the Bayesian framework, which consists of two components: (i) region layering/coloring based on the Swendsen-Wang cuts algorithm, which infers partial occluding order of regions, and (ii) address variable assignments based on Gibbs sampling, which completes the open bonds of the terminators of the 3-degree junctions. The proposed method is tested on the D-Order dataset, the Berkeley segmentation dataset and the Stanford 3D dataset. The experimental results show the efficiency and robustness of our approach. © 2017 Beijing Institute of Aerospace Information. 展开更多
关键词 Graphic methods Image segmentation Inference engines markov processes Structural frames
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协同智能体强化学习算法的柔性作业车间调度方法研究 被引量:2
12
作者 李健 李洹坤 +3 位作者 何鹏博 王化北 徐莉萍 何奎 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2699-2711,共13页
为提高柔性作业车间调度效率,构建一种具有柔性作业车间调度问题约束条件的马尔可夫决策过程,针对工件与机器的同时选择问题,提出一种协同智能体强化学习方法进行求解。在构建马尔可夫决策过程中,引入析取图表述状态特征,采用两种智能... 为提高柔性作业车间调度效率,构建一种具有柔性作业车间调度问题约束条件的马尔可夫决策过程,针对工件与机器的同时选择问题,提出一种协同智能体强化学习方法进行求解。在构建马尔可夫决策过程中,引入析取图表述状态特征,采用两种智能体执行工件与机器的选取,预测不同时刻最小化最大完工时间的差值来映射整个调度过程的奖励参数;求解时,嵌入GIN(graph isomorphic network)图神经网络提取状态,为工件与机器智能体分别设置编码器-解码器构件输出两种动作策略,以PPO(proximal policy optimization)算法与D3QN算法训练工件与机器智能体的决策网络参数。通过正交试验法选取算法超参数,以标准实例与其他文献进行对比,实验结果表明,所提方法在求解FJSP方面明显优于其他算法,进一步验证所提方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 图神经网络 马尔可夫决策过程 协同智能体强化学习 正交试验法
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基于视觉信息加工的草原公路行车安全性分析 被引量:4
13
作者 王海晓 丁旭 +1 位作者 郭敏 吕贞 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期65-74,共10页
为探究草原公路各典型行车环境驾驶人视觉信息加工模式的差异性,从视觉层面解析草原公路行车安全,基于眼动仪开展草原公路实车实验,提取驾驶人在自由行驶、跟驰、对向来车、后车切入、路侧风险、交叉口6种真实行车环境下的眼动数据。首... 为探究草原公路各典型行车环境驾驶人视觉信息加工模式的差异性,从视觉层面解析草原公路行车安全,基于眼动仪开展草原公路实车实验,提取驾驶人在自由行驶、跟驰、对向来车、后车切入、路侧风险、交叉口6种真实行车环境下的眼动数据。首先,从视觉分配和视觉搜索两个维度构建评价指标体系,采用动态聚类法将驾驶人的视觉兴趣区域划分为5类,将信息熵与马尔可夫链平稳分布理论结合,构建视点分布信息熵量化驾驶人视觉注意分配的复杂度,并引入扫视幅度、扫视速度分析驾驶人对视觉信息的搜索过程。最后,构建基于CRITIC法的加权秩和比评价模型,对不同行车环境下驾驶人的视觉信息加工强度进行了综合评价。结果显示:驾驶人的视点分布在不同行车环境中存在差异,但当前车道始终是驾驶人获取视觉信息的主视区;各视觉评价指标随行车环境的变化呈显著的统计学差异;驾驶人遇到路侧风险时的视觉信息加工强度最大,行车安全性相对更低。 展开更多
关键词 交通运输工程 草原公路 视觉信息加工 马尔可夫链 信息熵 加权秩和比法
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移动台越区次数的概率 被引量:9
14
作者 朱艺华 周根贵 +1 位作者 史定华 高济 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期8-13,共6页
在移动通信系统中,移动性管理即位置管理是一个具有挑战性的研究内容。移动台越区漫游规律的研究,对评价各种位置管理策略的代价及性能有着重要意义。通过构造向量马氏过程,利用密度演化方法,我们导出了移动台越区次数的一个概率公式,... 在移动通信系统中,移动性管理即位置管理是一个具有挑战性的研究内容。移动台越区漫游规律的研究,对评价各种位置管理策略的代价及性能有着重要意义。通过构造向量马氏过程,利用密度演化方法,我们导出了移动台越区次数的一个概率公式,并用此公式对现行的位置管理策略及指针推进策略的代价进行了研究。 展开更多
关键词 移动台 越区次数 概率 移动计算 位置管理 移动性管理 向量马氏过程 密度演化方法 移动通信
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粗粒度并行遗传算法收敛性分析及优化运算 被引量:11
15
作者 戴晓明 陈昌领 +3 位作者 邵惠鹤 Kay Das 程铁鹏 茅雪飞 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期499-502,共4页
提出了一种新型的粗粒度并行遗传算法 ( CGGA) ,该算法利用多个子种群基于不同的编码方式进行进化计算 .首先各子群体独立进行交叉、变异和选择遗传操作 ,每代进化后迁移算子被引入用来进行种群间的信息交流 ,迁移算子将各个子种群的最... 提出了一种新型的粗粒度并行遗传算法 ( CGGA) ,该算法利用多个子种群基于不同的编码方式进行进化计算 .首先各子群体独立进行交叉、变异和选择遗传操作 ,每代进化后迁移算子被引入用来进行种群间的信息交流 ,迁移算子将各个子种群的最优个体替换相邻种群最差个体后继续进化 .基于时齐遍历马尔可夫链理论 ,给出了 CGGA各个子种群的概率转移矩阵与其进化概率转移矩阵 ,证明了以概率 1全局收敛 .对典型的测试函数 CGGA进行了求解 .仿真结果表明 ,本算法的收敛性能优于经典遗传算法 ( CGA) ,可以有效解决 展开更多
关键词 粗粒度并行遗传算法 时齐遍历马尔可夫链 全局收敛 经典遗传算法
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遗传算法与蚂蚁算法融合的马尔可夫收敛性分析 被引量:32
16
作者 丁建立 陈增强 袁著祉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期629-634,共6页
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但不能很好地利用系统的反馈信息.蚂蚁系统是一种并行的分布式正反馈系统,但初始求解速度慢.遗传算法与蚂蚁算法的融合,优势互补.基于上述思想,提出遗传算法与蚂蚁算法融合的模型与方法,对该方法的... 遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但不能很好地利用系统的反馈信息.蚂蚁系统是一种并行的分布式正反馈系统,但初始求解速度慢.遗传算法与蚂蚁算法的融合,优势互补.基于上述思想,提出遗传算法与蚂蚁算法融合的模型与方法,对该方法的收敛性进行了马尔可夫理论分析,并证明其优化解满意值序列是单调不增的和收敛的.且对NP-hard问题中的30城市TSP和中国CHN144城市TSP两个实例进行了实验分析,仿真数据表明该方法不仅是一个逐步收敛的过程,而且求解速度和求解效果都非常好. 展开更多
关键词 遗传算法 蚂蚁算法 融合 马尔可夫过程 收敛性
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遗传算法的几乎必然强收敛性——鞅方法 被引量:13
17
作者 徐宗本 聂赞坎 张文修 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期785-793,共9页
遗传算法已有的收敛性分析大都是在概率收敛意义下考虑的且基于算法的遍历性分析 .这种收敛性分析不确保算法在有限步内收敛到问题的全局最优解且所获结果仅对带“杰出者记录策略”的算法有效 .该文首次尝试运用鞅论研究遗传算法的几乎... 遗传算法已有的收敛性分析大都是在概率收敛意义下考虑的且基于算法的遍历性分析 .这种收敛性分析不确保算法在有限步内收敛到问题的全局最优解且所获结果仅对带“杰出者记录策略”的算法有效 .该文首次尝试运用鞅论研究遗传算法的几乎必然强收敛性 ,证明一大类不带“杰出者记录策略”的遗传算法能以概率 1确保在有限步内达到全局最优解 .所获结果为遗传算法的实际应用奠定了理论基础 ,且所使用的鞅论分析方法为遗传算法研究提供了全新的分析工具 . 展开更多
关键词 遗传算法 几乎必然强收敛性 鞅方法 马氏链 依概率收敛 计算机 算法分析
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自调节基因移民遗传算法的研究 被引量:14
18
作者 庄健 王孙安 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第11期1170-1172,共3页
通过对遗传算法选择、交叉、变异 3个算子的分析 ,揭示了早熟现象产生的原因 .在此基础上 ,设计了一种变异概率可以自调节的基因移民遗传算法 ,提出用群体相异度指标来衡量群体的多样性 .通过相异度可自动调节变异概率的大小 ,从而确保... 通过对遗传算法选择、交叉、变异 3个算子的分析 ,揭示了早熟现象产生的原因 .在此基础上 ,设计了一种变异概率可以自调节的基因移民遗传算法 ,提出用群体相异度指标来衡量群体的多样性 .通过相异度可自动调节变异概率的大小 ,从而确保了群体的多样性 ,也避免了早熟现象的出现 .最后 ,应用马尔科夫链数学工具 ,从理论上证明了该算法是收敛的 .实验表明 ,该算法可操作性好 ,对选择的参数不敏感 ,具有一定的通用性 ,适合于实际的工程计算 . 展开更多
关键词 自调节基因移民遗传算法 马尔科夫链 早熟现象 变异概率 群体相异度指标
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可修排队系统M^X/G(M/H)/1的瞬态解 被引量:4
19
作者 史定华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第6期681-688,共8页
本文研究一个典型的批到达可修排队系统MX/G(/H)/1.记号(M/H)表服务台寿命服从指数分布,而其修理时间为一连续型分布.利用向量马氏过程方法,我们得到了它的明态解.特别是发现了服务台的可靠性指标仅依赖于可修排队... 本文研究一个典型的批到达可修排队系统MX/G(/H)/1.记号(M/H)表服务台寿命服从指数分布,而其修理时间为一连续型分布.利用向量马氏过程方法,我们得到了它的明态解.特别是发现了服务台的可靠性指标仅依赖于可修排队系统的空闲概率。 展开更多
关键词 排队论 可靠性 可修排队系统 向量马氏过程
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离散时间单重休假冷储备系统的可靠性分析 被引量:3
20
作者 余玅妙 唐应辉 陈胜兰 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第10期108-112,共5页
利用离散向量Markov过程方法研究了离散时间单重休假两同型部件冷储备可修系统。在部件寿命服从几何分布,修理时间和修理工休假时间服从一般离散型概率分布的假定下,引入修理时间和休假时间尾概率,求得了系统的稳态可用度、稳态故障频... 利用离散向量Markov过程方法研究了离散时间单重休假两同型部件冷储备可修系统。在部件寿命服从几何分布,修理时间和修理工休假时间服从一般离散型概率分布的假定下,引入修理时间和休假时间尾概率,求得了系统的稳态可用度、稳态故障频度、待修概率、修理工空闲概率和休假概率,以及首次故障前平均时间等可靠性指标。 展开更多
关键词 单重休假 冷储备可修系统 离散向量markov过程方法 可靠性指标
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