可靠性设计中的疲劳裂纹扩展随机模型

首先导出了疲劳裂纹扩展的确定性方程，然后将疲劳裂纹扩展确定性方程随机化，导出了疲劳裂纹随机扩展的概率公式，并推导了疲劳裂纹随机扩展的置信限公式，最后，给出了二种材料疲劳裂纹随机扩展数据的处理结果。     

集成逆超短基线的自主式水下航行器集群协同定位方法

构建了集成逆超短基线的自主式水下航行器(AUV)协同定位因子图,提出了两种从AUV协同定位方法,即基于扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位方法和基于粒子置信度传播(BP)协同定位方法,并修正了主AUV定位误差的影响。其中,基于EKF的从AUV协同定位方法利用主AUV的定位信息,重构了从AUV的状态向量实现协同定位;而基于粒子BP的从AUV协同定位方法构建了测量粒子实现协同定位。所提出的方法能够解决传统方法实时性较差的问题,且仅需单程声学定位信号传输测量即可实现从AUV的定位。仿真结果表明,两种协同定位方法适用于不同定位能力的从AUV,均能实现较高精度的协同定位。相比于航位推算方法,两种从AUV协同定位方法的定位误差均减小80%以上,且有效抑制了定位误差累积问题。此外,在水声信道较高丢包率的情况下,所提出的协同定位方法能稳定工作,且定位性能没有明显受到影响。     

被动测距声呐中后置处理置信级的设定

精确测定目标信号到达不同水听器的延时差是被动测距声响正常工作的基础,由于海水中声传播的多途效应,往往使延时差随机起伏,被动声呐的后置处理系统应当采用合理的算法消除起伏的影响。本文提出一种类似于Kalman滤波的数据平滑算法,把测量数据的方差反馈到系统的输入端。同时用筛选的方法把由偶然因素引起的,实际上不可能是由目标信号的延时差过滤掉,从而给出置信度作为指挥决策的依据,这对提高被动测距声呐的测距精度具有重要意义。     

从二维视图识别三维目标的多网络融合方法

提出了一种从二维视图识别三维目标的多网络融合方法,基于单个网络分类的置信度概念,有效地结合多个网络的输出结果作出最终分类判决,应用三个多层前向网络（隐层神经元数,初始权值等取不同值）,设计了基于分类确认度的多网络融合结构,对四类车辆目标进行的识别实验表明,所提出的多网络融合方法明显优于单个网络的识别性能。     

一种小子样的可靠性试验和可靠性分析方法

介绍一种小子样的可靠性试验和可靠性分析方法，当系统的特征值为二次曲线或接近二次曲线，而子系统（或部件）的参数为正态分布时，通过三次或四次试验就可以充分了解其可靠性水平并计算出任意置信度下的系统可靠度。     

基于属性识别准则大学生思想品德量化的数学模型

依据一定的社会评价标准,建立大学生思想品德评价的指标体系,利用现代数学方法——属性识别理论和层次分析方法,建立定量研究模型.     

基于属性测度的决策系统研究

在属性集和属性测度理论基础上系统地讨论了属性测度综合评价和决策系统.把综合决策系统分为三个子系统;第一个为单指标性能函数分析子系统,第二个为多指标综合性能函数分析子系统;第三个为识别分析子系统.并在属性测度决策系统的基础上,给出了一个应用实例.通过实例的分析,表明该系统是合理、实用和有效的.     

考虑两种不确定性的模糊决策方法

本文提出了一种新的考虑两种不确定性的模糊决策方法。该方法采用贴近测度SM和阈值λ以决定是否启用某条规则,井用修正函数MF修正推出的结论;然后,再利用专家对规则的置信度SC再一次校正修正后的结论。这种决策方法将为专家系统提供有效的推理工具。本文最后,提出了算法及例子。     

Maximum confidence measurements via probabilistic quantum cloning

Probabilistic quantum cloning(PQC) cannot copy a set of linearly dependent quantum states.In this paper,we show that if incorrect copies are allowed to be produced,linearly dependent quantum states may also be cloned by the PQC.By exploiting this kind of PQC to clone a special set of three linearly dependent quantum states,we derive the upper bound of the maximum confidence measure of a set.An explicit transformation of the maximum confidence measure is presented.     

工业互联网环境下预防性维修管理多目标协同优化

工期、成本、质量通常作为传统项目管理过程中三大目标,而工业互联网环境下预防性维修管理除了以上三大目标之外还更多的考虑了安全因素.根据设备机群内不同设备分析了其四大目标不同构成和内涵,四大目标决策权重采用经改进的带置信度的专家确定方法,根据工期约束等因素导出资源使用均衡条件.在此基础上构建了非线性条件下四方关系多属性效用函数模型.采用线性递减收敛因子改进下的多点交叉遗传算法进行优化求解,促使种群快速寻找最优解,算法表现出较好的收敛性和多样性使得寻优过程更加合理.