密度函数

摘要： 二维随机向量的联合分布函数与随机向量函数的密度函数的计算是概率论与数理统计教学的一个重点和难点。不少学生,特别是财经院校的学生,在计算该类问题时,经常由于不懂如何划分积分区域而无从下手,或者计算频频出错。本文介绍如何运用二重积分的方法来解决该类问题。

摘要： 无人机工作过程中会通过各类传感设备采集大量运行数据。数据中蕴含着无人机的重要运行参数,为了提升无人机参数分析的准确与可靠,针对无人机多源数据的时基、空基差异特性,提出了多源数据融合的参数智能感知方法。方法首先利用特征点、簇间距离与密度函数设计了多源数据度量集合,根据运行数据的似然估计以及高斯混合构造多源数据的融合方程及求解方式。然后设计了单源数据融合的质量评价方法,结合准确度、完整度与相似度建立融合数据的评价模型。最后针对无人机任务对性能参数的动态影响,对单源数据融合质量采取加权计算后,得到多源数据融合评估,确定最终的感知参数结果。仿真结果表明,多源数据融合的参数智能感知方法能够有效应对无人机运行数据的多源异构特性,提高多源数据融合质量和参数感知响应,且数据融合性能与数据源具有良好的动态稳定性。

摘要： 提出了二维连续型随机变量落在曲线上的情形下,条件概率的若干计算方法.丰富了条件概率的理论和方法,具有一定的理论价值和应用价值.

摘要： 课程具有高阶性、创新性和挑战度是国家教育部对每个高等院校任课教师提出的最新教学要求。在此背景下,将课程思政理念融入课程建设中,对新时代高校全面提高人才培养质量具有重要意义。本文以概率论课程中的“连续型随机变量的密度函数”为例,探讨如何转变传统教学模式,将思政元素与课程知识内容紧密融合,真正实现以学生为中心的课堂教学设计。

摘要： 探讨棉短纤维率的检测原理及检测现状。介绍了纤维排列拜氏图、长度-重量(根数)分布曲线和照影仪曲线等3种纤维长度分布密度函数曲线。分析了根据纤维长度分布密度函数曲线计算短纤维率的公式,并指出了每种密度函数曲线对应的短纤维率的检测方法及存在的不足。分析了目前主要使用的短纤维率测试仪的测试原理及存在的问题,提出了短纤维率测试仪的创新方向。认为:在棉短纤维率的检测中,采用自动取样、制样,剔除杂质和棉结,使用拜氏图计算短纤维率,更有利于提高棉短纤维率的检测效率和准确性。

摘要： 目前国内外对天然气产量的风险量化研究尚处于起步阶段,主要原因是敏感因素的选取和量化存在不确定性,同时缺少完整开发周期的样本气藏进行验证。为了充分认识已开发气藏产量风险主控因素,为气藏开发技术对策调整和提高采收率提供理论依据,以25个川东石炭系气藏为研究对象,采用蒙特卡洛方法创新建立川东石炭系气藏产量风险量化模型。研究结果表明:①对比分析风险量化方法优缺点,明确蒙特卡洛方法可作为产量风险量化推荐方法;②通过层次分析法筛选出4个决策风险因素:稳产期采速、稳产年限、稳产期末采出程度、千米井深井均产能,并采用多旋回Gauss概率分布密度函数构建各因素与产量的概率分布曲线,明确已开发气藏产量风险主控因素;③建立稳产期产量计算公式作为蒙特卡洛模拟的目标函数,计算得到25个石炭系气藏年产量对应的最大概率范围为43.43×10^(8)~126.35×10^(8)m^(3),累计概率区间为14.59%~92.88%,实现了风险评价从定性到定量研究的突破。

摘要： 为了更准确地描述多连杆机器人的工作空间,提出一种基于Delaunay三角划分网格的多连杆机器人工作空间计算方法;给出多连杆机器人的基本结构并进行化简,得到多连杆机器人的运动学方程,构建工作空间的密度函数,绘制出末端轨迹点云图,分别采用所提出的方法、数值积分法和网格划分法计算工作空间的面积。结果表明,采用数值积分法和网格划分法计算的工作空间面积误差率分别为2.76%、2.27%,而采用所提出的方法计算的误差率为1.77%,该方法的计算性能明显优于其他2种方法的计算性能。

摘要： 本文针对数据挖掘算法中的分类问题,针对连续性数据,提出了基于密度函数的高斯朴素贝叶斯集成算法.首先假设各特征值符合正态分布,计算出各特征值的均值和方差,也就是正态分布的密度函数.然后通过定义的密度函数,计算出其概率密度函数,利用高斯朴素贝叶斯分类器得到预测结果.在对某公司实际分类问题中应用该算法,结果表明该算法的预测能力有很大程度的提升.

摘要： 对服从同一均匀分布的独立随机变量和,文章讨论其概率密度函数的连续性、对称性、单调性和可导性,计算了该分布95%和99%的置信区间以及偏度和峰度。研究表明,该分布与正态分布有许多相似的性质,当随机变量的个数大于20时,用正态分布来逼近该分布具有较好的精度,能够精简计算。

摘要： 柯西分布是一种基于中位数与中位数绝对偏差的分布,在数学、物理学等中都有重要的意义和作用.其中,一元柯西分布被大众所熟知,本文以此引入多元柯西分布的分析,初步介绍了多元柯西分布的定义和相关性质.

摘要： 从函数的数据变换,讨论了密度函数的新型数据变换的一些引理.并将函数1/(√)2πδe-x2/2δ2令δ=1变换应用于灰色GM(1,1)模型建模.从具体实例模拟的结果看,该方法能提高GM(1,1)模型的预测精度,具有一定的实用价值.并利用该模型对2000-2006年间的某市社会生产性服务业总产值进行模拟预测，从模拟预测的结果看，该方法能提高GM(1,1)模型的预测精度。

摘要： 传输函数是直接体绘制中将数据映射为视觉特征的关键技术.然而,获得理想的传输函数的过程通常是费时费力的.本文提出了一种自动的传输函数设计方法,使得用户无需手动调节传输函数即可获得理想的可视化结果.为了减少对用户的传输函数及体数据先验知识的依赖,本文在基于数据标量值的一维直方图中通过衡量每组数据的空间几何属性对体数据进行预分类.通过计算基于各分类数据密度的密度函数,自动地设置各分类的不透明度信息,达到一个理想的多特征混合绘制结果.本文方法对用户隐藏了传统传输函数调节的细节,实现了传输函数的自动设计,简化了体数据可视化中的特征浏览.

摘要： 针对布谷鸟算法在进行一定次数迭代或增加寻优点个数到一定程度后,算法准确度不再有显著提高的问题,提出了一种结合混沌与lévy分布的密度函数改进的布谷鸟算法(MCS).对算法的结构及使用的混沌图形进行了讨论,得到了较优结果.在测试函数上进行测试,改进后的布谷鸟算法具有较好的稳定性及准确性,明显优于布谷鸟算法.并将这种算法应用于重症监测病人(ICU)的血糖控制,仿真结果表明,使用改进的布谷鸟算法与使用粒子群算法在30个虚拟病人身上进行比较,程序运行平均时间从403.642s减少到142.961s.

摘要： 针对粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出一种改进的逆映射粒子滤波算法.该算法利用基于ES(Evolution Strategy)的数值积分方法得到最优重要密度函数分布函数的离散点列,将一组从[0,1]随机采样的粒子对应到该离散点列,利用分布函数单值逆映射的特点逆向映射得到一组对应于最优重要密度函数的粒子,这些粒子极大地逼近了状态的真实后验概率密度函数,仿真实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度和收敛速度,可以有效解决粒子的退化问题.

摘要： 首先提出一种具有形状—刻度参数的两参数分布,称其为具有形状参数的两参数half-logistic分布,研究了该分布的密度函数与失效率函数的图像特征,指出该分布在参数满足一定条件下失效率函数呈先减后增再减的形式,在全样本场合给出了该分布参数的极大似然估计与最佳线性无偏估计.

摘要： 本文分析了单参数易变通分布的密度函数、失效率函数、平均失效率函数的图像特征,并证明了单参数易变通分布矩的存在性.

摘要： 为使多个卫星安全有效的完成编队飞行任务,对编队卫星碰撞概率的计算方法进行了研究.本文利用编队卫星的相对状态矢量以及误差协方差矩阵,通过对碰撞概率密度函数在危险区域内积分来求得碰撞概率.首先,建立编队卫星相对动力学模型;其次,建立星间碰撞概率模型,得到碰撞概率密度函数;然后,将三维概率密度函数沿相对速度方向积分,从而将三维高斯分布概率密度函数转化为二维概率密度函数,得到编队卫星的碰撞概率;最后,以近圆轨道编队飞行卫星为例进行数值仿真计算,仿真结果表明:计算的碰撞概率能较好的预测编队卫星的潜在碰撞危险.

摘要： 本文致力于基于粒子滤波的无线传感器网的目标跟踪算法的研究，综述了标准粒子滤波（PF）的基本思想、算法的各个基本环节。细致讨论了三种围绕重要性密度函数的选择而提出的改进粒子滤波算法扩展卡尔曼粒子滤波（EKF-PF）、迭代扩展卡尔曼粒子滤波（IEKF-PF）和不敏粒子滤波（UKF-PF），并通过设计无线传感器网中单目标的跟踪场景，仿真实现了三种粒子滤波算法的应用并进行了比较。

摘要： 旋流预混燃烧室中的流动及燃料空气混合过程对于研究传热传质、燃烧效率、拟序结构及NOx排放等具有重要意义。大涡模拟方法相比传统的雷诺平均法在CFD计算方面解析度更高,更加符合真实流场的特征,具有巨大的优势。本文采用大涡模拟的方法,选取亚格子湍动能模式为基准的涡粘模型[2],通过模拟涡核的运动过程定性的表征了拟序结构的发展;引入混合不均匀度的概率密度函数,研究入口边界条件尤其是入口速度对于涡团破碎及混合程度的影响规律;通过研究速度分量与燃料质量分数脉动的相关性,分析了不同方向的速度脉动对于混合过程的影响因子。这些均为进一步研究旋流预混燃烧室的燃烧不稳定性及污染物排放提供了理论上的指导。

摘要： 通过高斯计算软件采用密度泛函理论DFT的RB3 LYP方法在6-31G(d)基组水平上对芬太尼类反恐活性化合物的量子化学性质进行计算,得到分子最稳态能量以及前线HOMO轨道和LUMO轨道等参数,为理论药物设计提供参考.

摘要： 本发明属于精密驱动的技术领域，具体涉及一种逆模型权重函数等密度分割的GMA位移补偿方法，通过建立超磁致伸缩位移驱动器磁滞正模型，对经典Preisach逆模型中输出位移的计算预测模块进行了创新，将正模型搭建中辨识出的Preisach离散权重函数进行等密度分割后，把具有细分权重函数的正模型嵌套在磁滞逆模型中，求解建立权重函数等密度分割的Preisach磁滞逆模型。由此，在无需增加磁滞回线采集数量的基础上，本发明简化了模型建立的过程，同时能有效减小逆模型误差，实现磁滞逆模型前馈位移开环控制的高精度补偿。

摘要： 基于环境参数概率密度函数的长期室内环境质量评价方法及评价系统，本发明涉及长期室内环境质量评价方法及评价系统。本发明的目的是为了解决现有长期室内环境质量评价方法得到的评价结果波动特性体现不明显，且过程数据的描述方法不利于横向对比，且需要庞大的数据储存空间，不利于数据共享的问题。过程为：一、获得环境参数的时程数据；二、得到环境参数的频率分布；三、采用得到不同概率分布模型拟合；四、得到拟合优度；五、确定环境参数的概率密度函数；六、确定环境参数与室内环境质量评价指数的映射关系；七、得到在不同分布的环境参数共同作用的环境下的长期室内环境质量分布估计，对室内环境进行调整。本发明用于室内环境质量评价领域。

摘要： 本发明涉及基于本征概率密度函数的舰船水下噪声深度学习识别方法，属于海洋信息技术领域，所述方法基于本征概率密度函数对舰船水下噪声深度学习识别，通过模态分解获取信号的本征模态函数，求解相应的概率密度，采用深度学习分类器实现对舰船类型的自动识别。本发明方法在复杂多变的海洋环境中更加稳定，与现有技术相比，识别的准确率从90.8%提高到99.6%，且提高了运算速度，能满足在线的处理需求。

摘要： 本发明公开了属于随机分布系统控制领域的一种基于B样条模型输出概率密度函数预测函数建模控制方法，本发明基于预测函数控制输出分布形状分布，采用线性B样条函数逼近方法，构建三维输出PDF模型；在二维分布控制基础上，设计三维动态系统控制器，并利用B样条函数建立模型。选择定义在x,r轴上的两个独立变量的B样条函数表示三维输出分布；在三维系统中定义双变量基函数B

摘要： 本发明公开了一种基于概率密度函数的工作量证明机制仿真方法、装置、介质及终端，方法包括：查询新区块的参数信息和仿真网络节点信息，得到仿真参数信息；将所述仿真参数信息输入到概率仿真算法中进行计算，得到最终仿真出块时间与最终出块节点序号；返回所述最终仿真出块时间与最终出块节点序号；本发明采用上述方法后利用工作量证明机制本身具有的概率特性，实现对共识算法的仿真，解决了现有仿真方法进行大量重复哈希计算的问题，只需要一次计算即可导出仿真出块时间，大大减少仿真环境中的资源消耗，最终实现对任意难度与任意算力情况下区块链网络的运行状态的仿真，并实现高保真的工作量证明算法出块时间仿真。

摘要： 本发明公开了一种随机森林和概率密度函数的供水管网用户用水量预测方法。此算法用于对供水管网用户用水量的预测，首先根据时间跨度内用户用水数据进行数据整理，然后通过用水量四分位数进行用水级别的划分，在通过随机森林进行用水级别的预测，最后通过概率密度函数法进行用水量的预测。发明通过相关实验验证了方法的有效性。

摘要： 本发明涉及基于本征概率密度函数的舰船水下噪声深度学习识别方法，属于海洋信息技术领域，所述方法基于本征概率密度函数对舰船水下噪声深度学习识别，通过模态分解获取信号的本征模态函数，求解相应的概率密度，采用深度学习分类器实现对舰船类型的自动识别。本发明方法在复杂多变的海洋环境中更加稳定，与现有技术相比，识别的准确率从90.8%提高到99.6%，且提高了运算速度，能满足在线的处理需求。

摘要： 本发明涉及一种基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法，包括以下步骤：获取工业机器人关节的电流信号；将所述电流信号按数值大小进行频次直方图统计；通过所述频次直方图拟合所述电流信号的概率密度函数曲线；将所述概率密度函数曲线与所述工业机器人在正常状态下的关节基准概率密度函数曲线进行比较，完成异常检测。本发明可以有效的解决工业机器人关节的异常检测问题。

摘要： 本发明涉及一种基于概率密度函数的新能源消纳能力确定方法及系统，方法包括：构建新能源消纳生产模型并进行生产模拟；对基础数据进行Z分数标准化处理和数据重构，得到数据矩阵；通过多项式拟合方法确定单因素与消纳能力的函数关系式；利用核函数将单因素变化低维数据映射到高维空间中，得到高维空间模型；利用概率密度函数计算高维空间模型的联合分布函数，并考虑贝叶斯先验概率和后验概率分析构建多不确定性的新能源消纳模型；根据得到的模型确定新能源消纳能力确定值。本发明构建的新能源消纳模型可确定多不确定因素变化下的新能源消纳能力区间值，能够高效、可靠的对消纳能力进行量化评估，能够缓解新能源消纳问题及电网调度运行控制工作。

摘要： 本发明公开了一种基于亚格子速度‑标量概率密度函数的湍流燃烧计算方法，包括如下步骤：步骤1，引入亚格子速度，构建基于亚格子速度‑标量滤波质量密度函数的粒子求解器，并为湍流流场中的粒子亚格子速度场赋予初值；步骤2，基于大涡模拟求解器得到湍流流场的流场变量；步骤3，基于湍流流场的流场变量与粒子求解器更新湍流流场中粒子的状态信息；步骤4，重复步骤2‑3直至达到终止条件。该方法引入了亚格子速度作为新的变量，即增加了亚格子速度的统计信息，使得模型能够更好的封闭标量的亚格子对流输运项，同时引入亚格子速度相较引入完整速度而言，粒子演化方程更为简单并且单个网格粒子数并未增加，计算成本与计算复杂度大幅降低。