状态转移矩阵

摘要： 为了研究元件关联作用对氢燃料电池系统可靠性的影响,以集流板、扩散层和催化层的性能状态与质子膜温度失效和湿度失效的关联关系为研究对象,利用马尔科夫方法建立元件多状态退化模型。通过转移系数描述元件状态转移率与关联特性的动态关系,构建新的状态转移矩阵;基于通用发生函数导出关联系统多态可靠性分析模型,并讨论了多元件关联情形的模型特点;结合Kolmogorov方程求得多态元件各状态下的概率,分别研究了单一关联组和多关联组温-湿复合影响两种情况下的系统可靠性趋势。结果表明:质子膜的状态转移率会随着集流板、扩散层和催化层性能的退化而改变;当上述元件处于高性能状态时,质子膜的关联特性使系统的可靠度更高,而这些元件在低性能状态时,关联特性使系统的可靠度更低;冷却元件的状态对系统可靠性的影响比增湿元件状态的影响大。研究结果可为电池系统可靠性设计和寿命周期预测提供理论依据。

摘要： 针对正常驾驶模式表征研究缺乏的问题,从纵向上将车辆行驶行为提炼分类为一定数量的典型驾驶行为,对采集到的实车实验数据在时间和空间的二维度空间中序列化,进而基于马尔科夫链模型对序列化行驶行为进行概率表达,融入典型驾驶行为对应驾驶人操作行为数据变化特征,实现正常驾驶模式的表征,基于隐马尔科夫理论建立驾驶人行为模式表征模型,对模型估计结果状态转移矩阵和输出矩阵进行了深入分析。研究发现,高速路段出现速度保持的概率最高且明显高于普通路段和交叉口路段,其次为普通路段;三种类型路段出现快减速和快加速操作的概率为高速路段>普通路段>交叉口路段。

摘要： 针对目前单时段/多时段场景集生成方法在保留风电序列时序性方面的不足,提出一种自适应预测箱和状态转移矩阵相结合的风电序列场景集生成方法:在单时段分析阶段,结合自适应预测箱技术生成静态场景集;在多时段分析阶段,以状态转移矩阵滤除风电序列多时段转移过程的不合理波动,经过迭代过程生成既满足风电随机特性,又满足时序性要求的风电序列场景集.以德国TenneT电力公司的风电数据为例,在风电序列时序特征改进、与实际场景的差异性、算法计算效率和面向优化调度的应用效果方面与其他方法进行对比分析,验证所提方法的新颖性、合理性及实用价值.

摘要： 由于压电作动器自身性能的限制,工程中可能需要使用多个压电作动器.本文研究了双压电作动器下柔性悬臂梁的时滞振动控制.研究发现,控制回路没有时滞时,双作动器在不同布局下都能对梁的振动实现等效控制,此时两个作动器输入电压成线性关系,该线性关系斜率与作动器分布位置相关.进一步地,针对有时滞情况,当改变作动器的布局和时滞,通过分段时滞状态反馈,系统仍能达到相同的控制效果.

摘要： 为了更有效率地对核电站数字化仪控系统可靠性进行评估,在马尔可夫法理论分析的基础上,开发了可靠性分析软件.软件通过对Visio的二次开发,嵌入Microsoft Office Visio 14.0 Drawing Control控件,绘制了系统的马尔可夫模型.根据图形逻辑关系,通过图形转换算法,导出状态转移矩阵以进一步完成系统可靠性分析与计算.对软件的开发环境以及技术架构进行了介绍,并分析了软件的各个功能模块以及相关开发流程,阐述了软件实现的关键技术.最后,以核电站数字化仪控系统相关工程应用案例,完成了系统马尔可夫模型的建立以及可靠性评估.通过开发的可靠性分析软件,验证了软件的有效性和通用性.结果 表明,开发的软件适用于核电厂DCS马尔可夫模型的建立和可靠性分析.通过该软件,可提升核电厂DCS可靠性分析评价工作的自动化水平和效率.

摘要： 为了研究和提高语音增强的效果,针对语音信号的非平稳性,根据卡尔曼滤波能处理非平稳信号,其是以最小均方误差为估计的最优准则,提出一种改进的卡尔曼滤波语音增强算法.该方法首先在改进谱减法和人耳掩蔽效应增强的基础上,利用语音信号的生成模型,通过线性预测系数组成状态转移矩阵,采用基于听觉掩蔽效应改进的谱减法估计语音和噪声的AR参数,该分析改进后的参数更加准确并提供给卡尔曼增强算法,最终实现卡尔曼滤波的语音增强.仿真实验表明,在不同信噪比下该算法均有效地实现了语音增强,去噪效果较好,提高了语音质量.

摘要： 为了更好地研究嵌入式系统硬件可靠性,提出一种针对嵌入式系统硬件的马尔科夫模型分析方法.首先分析了嵌入式系统各模块的失效形式和故障类别,并根据故障类别将系统定义为不同工作状态;其次,根据状态转移关系建立状态转移矩阵,并求解计算马尔科夫状态转移方程,得到系统可靠度随时间的变化关系;最后,对嵌入式系统硬件局部可靠性作了敏感性分析.仿真结果表明,马尔科夫链模型能较为准确地描述硬件失效过程和预测某型喷漆系统硬件的可靠度,此外,提高电源可靠性有利于提升整个嵌入式硬件系统的可靠性.

摘要： 为定性分析调度操作过程的危急程度,推动调度操作风险评估的工程应用,提出了基于状态转移矩阵的调度操作事故评级方法.综合考虑每一步操作可能发生的状态及后果,通过状态转移矩阵模拟操作过程,并以中国南方电网电力事故等级划分标准为风险等级评价基础,分别对调度操作状态后果进行等级划分、概率整合,最后得到整个过程的失败后果评价.通过实际案例详细介绍了该后果评级方法的具体流程,并验证了该评级技术的有效性.

摘要： 外卖业在近年蓬勃发展,但外卖丢失事件的发生给配送员带来了巨大的财产损失,而我国保险业在该领域尚为空白。本文基于成本等于收益原则,结合二叉树模型,制定了互联网背景下外卖丢失损毁险的算法框架,分析费率因子及其权重,对骑手的丢单风险进行评分,确定不同风险类别下的骑手理赔策略。最后利用状态转移矩阵给出了理想假定下的保费算法优化方案。本模型弥补了外卖配送保险领域的空白,对促进外卖送餐行业可持续发展具有重要意义。

摘要： 分析了对消防员体能训练效果实施评价的必要性,指出了传统的评价方法存在的不足,介绍了对训练成绩进行处理的累进评分法,给出了基于状态转移矩阵法的体能训练效果评价模型,明确了转移矩阵法的相关概念,阐述了状态转移进退步矩阵的计算方法、步骤,验证了该模型在消防员体能训练效果评价方面的科学性、实用性与可行性.

摘要： 本文在系统地讨论了归一化、算符矩阵化的基础上,进一步采用状态转移矩阵的方法,给出了定态、非定态薛定谔方程的求解公式。不同于量子信息中本征态的矩阵表示,本文给出了叠加态的矩阵求解原理,为如何将控制的手段运用于量子系统中提供了理论依据。

摘要： 仿生计算是模拟生物的某种现象、行为或功能而构造的一类计算方法，包括遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法等等。本文提出一种基于离散系统状态空间模型和仿生计算基本思想的新型优化算法，这种算法继承了传统仿生算法的优点，但通过构造状态转移矩阵来实现种群的更替。仿真计算结果表明：本文提出的算法是一种行之有效的新型智能计算方法。

摘要： 人造地球卫星的精密定轨工作中,力学模型的精度是制约定轨精度提高的主要因素,经验力补偿算法作为提高力学模型精度的重要方法被广泛使用.本文对经验力补偿算法中的经验力模型形式选择、补偿周期选择和状态转移矩阵的计算方法等三个方面作了深入分析,认为经验力模型形式的选择应着重从力学观点出发给出含有一定力学背景的经验力公式.文中结合具体的定轨工作给出了不同的算法并在两项工作加以应用,针对中高轨卫星的光压摄动源进行了经验力模型补偿,从定轨结果上来看,力模型补偿算法的应用有效地提高了卫星定轨精度和轨道预报精度.通过力模型补偿算法对GPS导航星座卫星和鑫诺地球同步卫星这类中高轨卫星作了力学模型的精细化处理,可以作到轨道预报两天的精度三维误差保持在1米附近,这与有关资料的研究结果相比有较大的进展,证实了算法的有效性和可用性.

摘要： 安全仪表系统在一段时间内要求时失效概率的平均值PFDavg是评判其安全完整性水平SIL的主要依据.该文提出了一种采用离散Markov模型定量计算PFDavg的有效方法.该方法通过Markov模型状态转移矩阵的特征值分解,在不降低计算精度的条件下有效地减小了计算量;通过对该方法的分析,得到了系统各状态的转移概率与特征值之间的联系,揭示了PFD随时间的变化趋势及其变化的主要原因.

摘要： 提出了一种基于分解转移矩阵的PageRank的迭代计算方法。该方法对PageRank理论模型进一步推导,把其Markov状态转移矩阵进行了分解,从而降低存储开销和计算复杂度,减少I/O需求,使得PageRank计算的工程化实现更为简单。实验表明1700多万的网页2.8亿条链接,可以在30秒内完成一次迭代,内存需求峰值585MB,可以满足工程化应用的需求。

摘要： 设R是交换Noether环，R[X]是R上n个变元的多项式环，其中X=(x,···,x，I是R[X]的理想，Zer(I)是R上的以I中的每个多项式的为线性递归关系的n维阵列组成的集合。该文利用同调代数的观点，给出Zer(I)中阵列的代数表示，这些表示是域上序列的迹、母函数、状态矩阵等表示在形式和作用范围等方面的综合和推广。利用Grobner基理论，该文给出构造Zer(I)生成元的算法。

摘要： 设R是交换Noether环，R[X]是R上n个变元的多项式环，其中X=(x,···,x，I是R[X]的理想，Zer(I)是R上的以I中的每个多项式的为线性递归关系的n维阵列组成的集合。该文利用同调代数的观点，给出Zer(I)中阵列的代数表示，这些表示是域上序列的迹、母函数、状态矩阵等表示在形式和作用范围等方面的综合和推广。利用Grobner基理论，该文给出构造Zer(I)生成元的算法。

摘要： 设R是交换Noether环，R[X]是R上n个变元的多项式环，其中X=(x,···,x，I是R[X]的理想，Zer(I)是R上的以I中的每个多项式的为线性递归关系的n维阵列组成的集合。该文利用同调代数的观点，给出Zer(I)中阵列的代数表示，这些表示是域上序列的迹、母函数、状态矩阵等表示在形式和作用范围等方面的综合和推广。利用Grobner基理论，该文给出构造Zer(I)生成元的算法。

摘要： 设R是交换Noether环，R[X]是R上n个变元的多项式环，其中X=(x,···,x，I是R[X]的理想，Zer(I)是R上的以I中的每个多项式的为线性递归关系的n维阵列组成的集合。该文利用同调代数的观点，给出Zer(I)中阵列的代数表示，这些表示是域上序列的迹、母函数、状态矩阵等表示在形式和作用范围等方面的综合和推广。利用Grobner基理论，该文给出构造Zer(I)生成元的算法。

摘要： 本发明属于飞机目标大小分类技术领域，具体涉及一种非均匀量化状态转移特征矩阵提取方法。本发明首先对飞机目标的窄带雷达RCS数据进行非均匀量化，然后利用训练数据集建立马尔可夫模型，抽取飞机目标的非均匀量化状态转移特征，与常规统计特征相比，更精细地使用了窄带雷达RCS数据序列中与目标结构形状有关的起伏变化信息，从而改善了对目标的分类性能。仿真实验结果验证了方法的有效性。

摘要： 通过检测与该移动台相关的反向链路信道中的特征变化，一种无线通信网通过识别一个移动台何时从一种诸如控制保持或准激活的待用状态转移回到一种激活状态来减少它的信令开销。根据这种网络识别，在不需要明确协商它回到激活状态的情况下，所述移动台开始发送想要的业务数据，从而减少或消除要不然返回到激活状态操作所需要的较高层信令，例如，层3及以上层信令。例如，通过使用被传输的反向链路功率控制比特来指示一个待用移动台应该保持待用状态，所述网络还可以避免显式信令。照这样，适当时，在没有显式信令的情况下，待用移动台可以被允许返回到激活状态，或者如果需要则保持在待用状态中，这些都不需要显式网络信令。在实施例中，特征变化是由于导频信号的非选通传输或者数据或前报头传输的开始而导致的增加的R－PITCH或者R－TCH信号能量、CQI传输中特定模式的恢复或传输、R－CCH或R－MCH上的数据分组传输、或者码元调制中的变化。

摘要： 本发明公开了一种配电信息物理系统可靠性评估状态转移率矩阵的生成方法，涉及配电网技术领域，对子系统的第i个元件的状态转移率矩阵预处理得到初始的状态转移率矩阵；对子系统的第i+1个元件的状态转移率矩阵预处理得到新的状态转移率矩阵；将初始的元件状态转移率矩阵与新的状态转移率矩阵处理得到中间状态转移率矩阵；当中间状态转移率矩阵的故障状态属于高阶故障时，删除中间状态转移率矩阵中代表状态跳变和高阶状态的行和列；判断中间状态转移率矩阵中i是否小于子系统的元件总数，若否，对中间状态转移率矩阵处理得到子系统的状态转移率矩阵，反之，重复前面步骤，直至i不小于子系统的元件总数。

摘要： 本发明属于飞机目标大小分类技术领域，具体涉及一种非均匀量化状态转移特征矩阵提取方法。本发明首先对飞机目标的窄带雷达RCS数据进行非均匀量化，然后利用训练数据集建立马尔可夫模型，抽取飞机目标的非均匀量化状态转移特征，与常规统计特征相比，更精细地使用了窄带雷达RCS数据序列中与目标结构形状有关的起伏变化信息，从而改善了对目标的分类性能。仿真实验结果验证了方法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于牛顿插值的状态转移矩阵求取方法，包括以下步骤：1)求解线性定常系统的系统矩阵A的特征值λ；2)根据特征值λ列举eλt；3)根据eλt计算各阶差商；4)列写系统矩阵A的状态转移矩阵Φ(t)＝eAt。本发明可以直接写出状态空间模型所对应的状态转移矩阵，无需各种繁琐的分析以及计算，求取过程十分简便，而且不存在赛尔维特公式必须要有互异特征值的条件，适用范围更加广泛；当采用计算机进行计算时，编程容易，易求其解析解，相比于现有求取方法极大地减小了工作量。

摘要： 本发明涉及一种基于多维度状态转移矩阵特征的DDos识别方法和系统。该方法包括：1)采集网络流元数据，并标注DDos流量与正常流量；2)利用采集并标注的网络流元数据，基于状态转移矩阵提取DDos的多维度特征；3)利用提取的多维度特征，采用机器学习算法训练分类模型；4)将待测的网络流数据按照步骤2)提取多维度特征，输入到步骤3)训练得到的分类模型中，获得DDos识别结果。本发明提取出可以有效刻画不同DDos攻击手法的网络行为特征，结合机器学习算法训练学习，在对场景先验知识较少的情况下，能够既准又全的识别DDos攻击。

摘要： 本发明公开的一种基于状态转移矩阵的平衡点转移轨道重构方法，属于航空航天技术领域。本发明实现方法为：建立地月旋转坐标系和三体动力学方程，获取任务轨道的位置速度状态；在旋转坐标系下计算地月L2点标称转移轨道状态转移矩阵；改变标称轨道的入轨状态，根据状态转移矩阵推导重构机动与入轨状态变化的函数关系；优化探测器的入轨状态，利用该函数关系确定重构速度增量和入轨速度增量最优重构轨道；探测器实施重构机动，完成地月L2点转移轨道的重构,并进入相同的L2点任务轨道。本发明能够使存在误差的转移轨道进入相同的任务轨道，且所需的燃料消耗比直接进行轨道修正所需的燃料消耗小，具有修正效率高、降低修正燃料消耗的优点。

摘要： 本发明公开了一种确定电力系统状态转移矩阵稳态特征值的方法及系统，属于电力系统技术领域。本发明方法，包括：针对目标电力系统，获取目标电力系统状态空间方程的状态转移矩阵；针对目标电力系统稳态，确定Cayley变换参数，根据Cayley变换参数对状态转移矩阵进行Cayley矩阵变换，获取矩阵T；根据矩阵T，获取初始Krylov分解；将初始Krylov分解变换为Krylov‑Schur分解，并根据Krylov‑Schur分解计算Ritz值残差；根据Ritz值残差，对Ritz值分类，获取收敛的Ritz值，根据收敛的Ritz值获取重构矩阵；根据重构矩阵确定状态转移矩阵的稳态特征值。本发明结合Krylov子空间算法，只需一次Cayley谱变换，即可以求出高阶电力系统稳定分析的关键特征值。

摘要： 本发明涉及一种基于多维度状态转移矩阵特征的DDos识别方法和系统。该方法包括：1)采集网络流元数据，并标注DDos流量与正常流量；2)利用采集并标注的网络流元数据，基于状态转移矩阵提取DDos的多维度特征；3)利用提取的多维度特征，采用机器学习算法训练分类模型；4)将待测的网络流数据按照步骤2)提取多维度特征，输入到步骤3)训练得到的分类模型中，获得DDos识别结果。本发明提取出可以有效刻画不同DDos攻击手法的网络行为特征，结合机器学习算法训练学习，在对场景先验知识较少的情况下，能够既准又全的识别DDos攻击。

摘要： 本发明公布了一种基于多场景状态转移矩阵与条件概率抽样的光伏出力时间序列模拟方法，本发明用于模拟生成考虑季节特性、日特性、天气特性和波动特性的光伏时序出力。本发明首先针对每月光伏出力序列，以FCM聚类作为内部优化，以DB(‑)聚类有效性指标作为外部优化，形成数据特征更清晰的原始光伏出力序列场景。然后建立不同场景的光伏出力状态转移矩阵，通过马尔科夫链蒙特卡洛法生成光伏出力时间序列，在此过程中，利用Copula理论进行条件概率抽样生成下一时刻光伏出力状态值，并叠加符合原概率分布特性的波动量。本发明在数据的概率统计特性和时序特性方面比现有模型结果更精确，实现过程简单且易实现。