微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.     

基于随机进程代数的在线客服系统建模及优化

随着用户规模的增大以及智能客服技术的不断成熟,对在线客服系统资源配置进行合理优化,成为企业平衡用户服务水平与运营成本的迫切需求。首先,针对一类典型的存在不同用户类别的在线客服系统,利用随机进程代数语法分别描述了系统用户和客服的行为,构建了一种基于性能评价进程代数的在线客服系统模型,并给出了模型求解分析方法;然后,分别针对普通在线客服系统和引入智能客服后的在线客服系统案例开展了建模分析,给出了最优的人工在线客服配置,并重点分析了智能客服的智能化水平对提升系统服务质量的重要作用。案例分析结果验证了该方法的可行性和有效性。     

随机频率步进雷达成像分析

随机频率步进信号兼具步进频率雷达和宽带噪声雷达的特点,不仅可以降低系统瞬时带宽和数据采样率,还具有优良的低截获概率(LPI)、电磁兼容性(EMC)和抗射频干扰(ARFI)特性.分析了随机频率步进信号的相关输出及模糊函数的统计特性,如一阶矩、二阶矩和方差等,并与均匀频率步进信号做了抗干扰性能的比较.提出并分析了相关输出结...     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

部分服务台同步多重休假的GI/M/c稳态等待时间

在前期研究的基础上,利用概率计算的方法,研究了在经典GI/M/c排队系统中引入部分服务台同步多重休假策略后的稳态等待时间及其随机分解.     

岸基防空兵对高强度攻击目标火力运用

根据航空兵在现代战斗中通常采用的多批次、小间隔连续攻击等高强度攻击的手段,提出了一种岸基防空兵火力运用的"射击强度函数",应用排队论和优化理论,结合防空兵战术运用原则,求取"函数"中的最优参数,从而得到对此类型攻击目标的火力运用方法,可用于指导岸基防空兵部队的作战与训练。     

基于Monte Carlo方法的一对二马尔可夫随机格斗模型

讨论了一对二马尔可夫随机格斗双方获胜概率计算问题。提出了一种新颖的一对二马尔可夫随机格斗任意对抗回合双方获胜概率的计算方法,该方法首先基于Monte Carlo仿真计算各个对抗回合中双方发射次序的概率分布,再利用全概率公式确定马尔可夫链的状态转移概率矩阵,从而克服了马尔可夫随机格斗模型往往只能提供无限对抗回合之后格斗双方获胜概率的缺点,为运用马尔可夫随机格斗研究火力运用和弹药分配提供了新途径,并用实例说明了该方法的有效性。     

一种新型坦克火控系统建模方法

为全面、准确描述新型坦克火控系统逻辑层,提出了一种基于有色随机Petri网的新型坦克火控系统建模方法。首先研究了新型坦克火控系统的组成结构、信息结构与工作流程。然后对新型坦克火控系统进行了形式化的描述,并制定了其Petri网转化规则。最后建立了新型坦克火控系统的Petri网模型,并对其动态性能进行了分析。证明该方法可以有效对新型火控系统逻辑层建模。     

一种新的权重修正合成方法

传统的证据理论由于自身的缺陷,面对高冲突下的证据组合无法正常融合,或者融合结果不理想。针对这个问题,提出一种修正的证据理论,运用模糊测度和置信距离相结合的方法产生新的权重,对冲突证据体进行加权和修正,从而获得较为理想的融合结果。通过仿真实验证明,该方法能够有效处理冲突证据,并获得更好的融合结果。     

基于随机漫游模型的协同搜索力最优分配方法

针对多平台协同搜索的最优搜索问题,以多无人机区域搜索任务为背景,将搜索论和随机规划引入到编队协同搜索中,建立了环境模型、无人机模型、传感器模型;为了解决目标丢失后的“应召”搜索问题,建立了目标的随机漫游模型;通过对搜索力最优分配问题的分析,认为其实质为一类线性规划问题,提出了一种基于递归原理的解算方法;最后,通过仿真计算,证明了该随机漫游模型的合理性,并验证了所提算法的有效性。