流量管理中信息重发问题的研究

信息重发在通信网络中广泛存在。通过对信息重发问题的研究，建立了概率模型，分析了信息到达流的各种性质，得到了到达间隔时间的分布及平均到达速率等重要性能指标，利用数值实验对理论结论进行了验证。所得结果对网络流量管理和拥塞控制有一定的参考价值。     

一种有奖销售中的概率模型及其应用

本文对一种有奖销售中的概率问题进行了讨论。建立了相应的数学模型，并给出了它在实际中的应用。     

构造概率模型巧妙解决数学问题

举例说明如何构造概率模型解决代数、分析中的一些问题，进一步阐述概率思想应用的广泛性．     

更新时间概率模型及其无偏估计定理的论证

本文提出应用小参数法 ,探讨 Markov链中相邻两次更新时刻内稀疏事件的概率估计问题 .建立了三种最重要的具有更新时间的概率模型 .通过小参数的引入和对概率式的幂展开 ,进而推证出幂渐近展开系数的模型估算法 .论证了无偏估计的重要定理 ,给出了概率估计式和无偏估计精度 .亦将许多算法扩展到Markov链的任意状态空间     

连杆机构稳健性优化设计

将设计变量作为随机变量,建立了连杆机构稳健性优化设计的数学模型,并以一个四杆机构为例进行了说明,将传统的确定性优化设计的结果与稳健性优化设计的结果进行了对比.     

非均匀分布随机结构面连通率的概率模型研究

对实际工程中常见的非均匀分布结构面情形,采用等效均匀的处理方法,将其转化为等效均匀分布区和空白区,从而建立了对非均匀分布结构面连通率的描述,提出了广义连通率的算法.通过实际工程的检验,证明这种处理方法的合理性和其工程意义.结果表明,考虑非均匀分布特征后,结构面的连通率会有大幅度的降低.     

基于改进Shapley权力指数的特征选择算法简

针对特征选择算法对不同类型的数据集性能不稳定的问题,提出一种基于概率模型与改进Shapley权力指数的通用特征选择算法.首先,计算特征对类簇表征与类簇判别的重要性值;然后,计算特征对类簇的不确定度;最终,合并特征的重要性值与不确定度,提取合适的特征.因为概率模型对数据类型、数据缺陷具有较好的鲁棒性,所以对不同的数据集获得了稳定、高性能的特征选择效果.基于人工合成数据与benchmark数据集的实验结果表明,本算法对不同的数据集保持了稳定的特征选择效果,优于其他算法.     

基于语义的软件服务故障自动诊断模型

模仿学习是机器人仿生机制研究的主要内容之一,即通过观察、理解、学习、模仿示教行为实现机器人的仿生特性。基于高斯过程分别表达采集离散示教信号所构成的示教轨迹和含有未知参数策略的模仿轨迹,构建模仿学习方法框架,将概率模型匹配引入到模仿学习中,以KL散度为代价函数比较两种轨迹的概率分布,运用梯度下降法寻求使KL散度最小的最优模仿控制策略,将策略应用于模仿机器人以完成与示教相同的模仿任务。以关节型机器人的机械臂摆动行为模仿为学习任务进行仿真,结果表明基于概率轨迹匹配的模仿学习方法能够实现机械臂摆动行为模仿,学习过程较传统方法简易且学习效果较好。     

新课程理念下高三概率复习策略的研究

概率是高中数学的重要内容,高考(新课程卷)每年命制一道概率解答题,对各种概率模型的理解与应用是考查的重点.由于学生对处理随机现象的思考方法不太适应,解题时常常主要把精力放在套用公式上,经常发生错误.为此,在高三复习过程中,