摘要：精确的风速风向数据是输电线路参数设计的重要依据。文章基于最大熵原理,提出了风速风向的联合概率密度函数建模方法。首先,从最优最大熵原理出发,推导得到风速的最大熵概率密度函数;其次,基于谐波函数、混合米塞斯分布函数对风向概率进行拟合,获得高阶米塞斯概率密度函数;再次,在上述基础上,基于最大熵原理,推导得到风速风向的联合概率密度函数;最后,通过该模型计算不同风向角度下的风速,数值符合实际情况,并与传统方法相比显示了优越性。

摘要：目前设计洪水地区组成计算方法都是以特定的地区组成情况来概括所有可能出现各种洪水组合,缺乏理论基础,计算结果差异较大,误差很难评估。本文采用各分区洪水的联合概率密度函数值度量地区组成发生的相对可能性,基于Copula函数推导得到分区洪水归一化的概率密度函数,提出了设计洪水地区组成的区间估计方法。清江流域隔河岩水库的应用实例表明:典型年法的计算结果不在95%置信区间内;同频率地区组成法位于该置信区间内,具有一定的合理性。所提方法具有较强的统计理论基础,不仅可以计算地区组成的各种点估计值,而且能够对估计的不确定性进行定量评价。

摘要：流域区间的治涝方案以及排涝设施的规模都与区间暴雨和外江洪水位的遭遇息息相关,因此需要研究区间暴雨与外江洪水位遭遇的风险规律。采用copula函数建立区间暴雨和外江洪水位的联合分布,用联合概率密度来描述两者遭遇的机率,提出了以遭遇为设计组合的排涝风险率和重现期的分析方法。实例研究表明,copula函数能够较好地模拟广东省阳山县区间暴雨与外江洪水位的联合分布;联合概率密度曲线表现为明显的正偏态分布,对于不超过10年一遇的暴雨,遭遇同频率的外江水位的机率最大;但对10年一遇以上的暴雨,最大遭遇机率的外江水位的重现期低于暴雨重现期;对任一排涝重现期,则有成反相关的区间最大暴雨和外江洪水位重现期的多种组合方案,且任一组合方案的暴雨重现期都大于排涝重现期。

摘要：深度卷积生成式对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks,DCGANs)是一种改进的生成式对抗网络,尽管生成图像效果比传统GANs有较大提升,但在训练方法上依然存在改进的空间.本文提出了一种基于训练图像子样本集构建的DCGANs训练方法.推导给出了DCGANs的生成样本、子样本与总体样本的统计分布关系,结果表明子样本集分布越趋近于总体样本集,则生成样本集也越接近总体样本集.设计了基于样本一阶颜色矩和清晰度的特征空间的子样本集构建方法,通过改进的按概率抽样方法使得构建的子样本集之间近似独立同分布并且趋近于总体样本集分布.为验证本文方法效果,利用卡通人脸图像和Cifar10图像集,对比分析本文构建子样本集与随机选取样本的DCGANs训练方法以及其他训练策略实验结果.结果表明,在Batchsize约为2000的条件下,测试误差、KL距离、起始分数指标有所提高,从而得到更好的生成图像.

摘要：针对高斯型非线性滤波器在大初始估计误差和/或小量测误差条件下的估计性能恶化问题,提出一种新的高斯型非线性滤波器设计方法。从优化角度出发,将当前时刻状态视为未知参数,以高斯假设下状态-观测联合概率分布密度的对数作为代价函数,基于一阶线性化和牛顿下降方法推导了迭代观测更新方程,在此基础上设计了一种迭代型高斯非线性滤波器。通过典型仿真算例将所提算法与几种经典滤波器及近期提出的几种迭代型高斯滤波器进行了性能对比。结果表明,算法具有更好的收敛性和准确性,适于大初始误差条件下的非线性滤波问题。

摘要：海浪波高与周期的联合分布是沿海港口、航道及防波堤工程设计的重要参数。对中国大陆沿岸9个代表点波高与周期的联合分布开展研究,对多种联合分布计算方法进行适用性分析。研究结果表明:中国大陆沿岸不同站点处波高和周期的联合分布形式存在一定差异;根据对联合概率密度的比较,基于波高的条件概率的经验方法较三类不同形式的Copula模型更能准确反映不同区域波高和周期的联合概率分布。

摘要：基于多维正态随机变量的特征函数的矩阵表示,给出了一种导出平稳正态随机序列联合四阶矩计算公式的方法。电子设备中的电子管或晶体管的噪声、电阻的热噪声等都是正态噪声。正态随机过程的特点是在于能够得出易于处理的解。多维正态随机变量的去相关问题具有实际意义,正态随机序列是多维正态随机变量的推广,零均值正态随机序列的联合四阶矩计算公式,在自相关函数估计和功率谱估计等方面已经得到十分广泛的应用。