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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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56 篇 专利
14 篇 学位论文
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学科分类号

16 篇 理学
- 16 篇 数学
- 4 篇 统计学（可授理学、...
7 篇 工学
- 2 篇 仪器科学与技术
- 2 篇 控制科学与工程
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 土木工程
- 1 篇 水利工程
- 1 篇 测绘科学与技术
- 1 篇 地质资源与地质工...
- 1 篇 船舶与海洋工程
- 1 篇 环境科学与工程（可...
4 篇 经济学
- 4 篇 应用经济学
2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...
2 篇 艺术学
- 2 篇 设计学（可授艺术学...

主题

23 篇 概率框架
7 篇 平均框架
5 篇 渐近阶
5 篇 熵数
3 篇 对角算子
3 篇 有限维空间
3 篇 sobolev空间
2 篇 kolmogorov宽度
2 篇 水平集
2 篇 最坏框架
2 篇 p-平均线性n-宽度
2 篇 恒等算子
2 篇 火焰分割
2 篇 线性宽度
2 篇 火灾检测
2 篇 概率宽度
2 篇 线性概率(n,δ)-宽...
2 篇 高斯测度
2 篇 伪宽度
1 篇 精确算法

机构

13 篇 西华大学
5 篇 浙江大学
4 篇 广东石油化工学院
4 篇 哈尔滨工业大学
4 篇 南京航空航天大学
4 篇 北京航空航天大学
4 篇 武汉大学
3 篇 北京师范大学
3 篇 江南大学
2 篇 谷歌有限责任公司
2 篇 中国民航科学技术...
2 篇 西安交通大学
2 篇 国网东北分部绿源...
2 篇 山东科技大学
2 篇 安徽大学
2 篇 清华大学
2 篇 山东大学
2 篇 国网吉林省电力有...
2 篇 国网内蒙古东部电...
2 篇 河北工业大学

作者

4 篇 杨宪强
4 篇 刘新鹏
4 篇 简治平
4 篇 甄先通
4 篇 李欣
4 篇 左利云
4 篇 高会军
4 篇 张磊
3 篇 陈锦
2 篇 本杰明·普瑞斯基尔...
2 篇 史颖
2 篇 韩旭
2 篇 钟麦英
2 篇 王冰
2 篇 韩镇
2 篇 薛凯
2 篇 顾宏斌
2 篇 蔡泽涛
2 篇 张博雨
2 篇 钟源

语言

79 篇 中文

检索条件"主题词=概率框架"

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详细简洁

排序：

一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法

一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法

引用

作者：杨宪强刘新鹏高会军 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法，涉及电路系统建模及系统辨识领域。本发明是为了解决现有技术中当输出信号数据中存在时变时滞和异常值干扰时，非线性双率电路系统的鲁棒辨识问题，包括以下步骤：步骤一：基于快采... 详细信息

标准号: CN111737883A

一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法，涉及电路系统建模及系统辨识领域。本发明是为了解决现有技术中当输出信号数据中存在时变时滞和异常值干扰时，非线性双率电路系统的鲁棒辨识问题，包括以下步骤：步骤一：基于快采样输入电压信号、参考调度电压信号、慢采样输出值，以及过程噪声和观测噪声建立非线性电路系统的输入输出模型，明确待辨识问题；步骤二：在概率框架下，建立非线性电路系统的鲁棒辨识模型；步骤三：基于变分贝叶斯框架，推导得到模型参数和隐变量的迭代估计公式；步骤四：通过迭代更新步骤三中修正的鲁棒卡尔曼滤波算法和变分分布公式，得到辨识结果。本发明适用于电路系统的鲁棒辨识。

关键词：鲁棒电路系统辨识非线性电路系统时滞卡尔曼滤波算法输出信号数据辨识结果辨识模型采样输出电压信号迭代更新迭代估计分布公式概率框架观测噪声过程噪声模型参数输出模型输入电压系统辨识贝叶斯快采样推导建模时变调度修正参考输出

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一种考虑潜在开孔的低矮建筑围护结构风致损失估计方法

一种考虑潜在开孔的低矮建筑围护结构风致损失估计方法

引用

作者：冀骁文卢朝辉赵衍刚张博雨黄国庆 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开了一种考虑潜在开孔的低矮建筑围护结构风致损失估计方法，用于对轻型低矮建筑围护结构的风致破坏进行估计。计算过程中，通过比较压力极值和压力承载力确定由于风压造成的窗户/门失效，通过将冲击力与冲击承载力进行比较确... 详细信息

标准号: CN111027201A

本发明公开了一种考虑潜在开孔的低矮建筑围护结构风致损失估计方法，用于对轻型低矮建筑围护结构的风致破坏进行估计。计算过程中，通过比较压力极值和压力承载力确定由于风压造成的窗户/门失效，通过将冲击力与冲击承载力进行比较确定由飞掷物冲击引起的失效，从而计算单个窗户/门的失效概率；引入指标变量确定建筑的开孔状态，计算多个窗户/门损失率均值和标准差；借助伯努利方程式确定升力极值；利用基于MCS的方法和基于全概率的方法计算屋面板的失效概率和屋面损失率。本发明方法的特点在于通过基于简化的渐进式破坏过程的数据库辅助概率框架，更切实地评估潜在多开口低层建筑的风致灾害。

关键词：损失率窗户低矮建筑失效概率围护结构开孔承载力确定渐进式破坏低层建筑概率框架计算过程损失估计指标变量承载力标准差多开口全概率屋面板屋面风压升力冲击力数据库灾害引入评估

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一种手机用户上网时段预测方法

一种手机用户上网时段预测方法

引用

作者：方志祥于冲张韬冯明翔 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

本发明公开了一种手机用户上网时段预测方法，其中周期性计算方法，是将固定时间间隔的用户上网状态的时间序列数据看作离散的信号，利用傅里叶来分析用户上网状态序列的周期性；其中差异性计算方法，是利用手机上网数据，通过探究手机... 详细信息

标准号: CN106600042A

本发明公开了一种手机用户上网时段预测方法，其中周期性计算方法，是将固定时间间隔的用户上网状态的时间序列数据看作离散的信号，利用傅里叶来分析用户上网状态序列的周期性；其中差异性计算方法，是利用手机上网数据，通过探究手机用户群体上网对不同时间段的偏好，对一天24个时段的人数进行层次聚类，得到三个上网时间期，即高频时期、低频时期和过渡时期。其中预测方法，是基于前面的特征提出双向Markov混合模型、Lift‑Markov混合模型两种混合Markov预测模型，从不同角度对用户的上网时段进行预测，并在概率框架下结合起来。本发明数据获取方式简单、成本低，模型结构简单，准确率高。

关键词：上网混合模型手机用户用户上网预测固定时间间隔时间序列数据周期性计算层次聚类概率框架模型结构手机上网数据获取预测模型状态序列差异性傅里叶时间段时间期过渡时期准确率偏好群体分析

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一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法

一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法

引用

作者：吴东苏李斌顾宏斌俞力玲钟民主 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明公开了一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法，涉及飞行事故数据处理的方法，属于数据处理的技术领域，首先对各种数据来源进行统一的时间基准校正，接着利用小波算法对异常飞行数据进行识别和剔除，然后利用最小二乘算法和飞行... 详细信息

标准号: CN107133635B

本发明公开了一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法，涉及飞行事故数据处理的方法，属于数据处理的技术领域，首先对各种数据来源进行统一的时间基准校正，接着利用小波算法对异常飞行数据进行识别和剔除，然后利用最小二乘算法和飞行动力学模型数据对稀疏飞行参数数据进行数据补充，最后基于概率图模型方法将多种异构飞行数据进行异构融合以生成最终的飞行事故航迹。本发明在统一的概率框架下，利用不同构型、不同来源的飞行数据，以及对应机型的飞行动力学模型，对飞行事故航迹进行综合数据融合，提高飞行事故航迹的估计精度和更新频率。

关键词：飞行事故飞行数据航迹飞行动力学模型数据处理时间基准校正最小二乘算法概率图模型多源异构飞行参数概率框架更新频率航迹数据数据补充数据来源小波算法异构融合综合数据融合构型稀疏异构剔除机型统一

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一种耦合目标检测与数据关联的实时在线多目标跟踪方法

一种耦合目标检测与数据关联的实时在线多目标跟踪方法

引用

作者：贾云得杨敏裴明涛 100081 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学

本发明为一种耦合目标检测与数据关联的在线多目标跟踪方法，用于实时跟踪视频中的多个感兴趣目标，属于计算机视觉和视频监控技术领域。本发明从目标检测器提供的中间结果出发，通过引入序贯轨迹先验，实现目标跟踪并优化目标检测结果... 详细信息

标准号: CN105678804A

本发明为一种耦合目标检测与数据关联的在线多目标跟踪方法，用于实时跟踪视频中的多个感兴趣目标，属于计算机视觉和视频监控技术领域。本发明从目标检测器提供的中间结果出发，通过引入序贯轨迹先验，实现目标跟踪并优化目标检测结果，能有效缓解目标检测器检测结果不精确的问题；本发明采用最大后验估计的概率框架计算目标和检测结果之间的关联代价，提高了数据关联的准确性，能有效处理目标之间的相互干扰；本发明在目标检测和数据关联之间建立了紧密的联系，使得两者成为两个相互促进的过程，提高了多目标跟踪的性能。

关键词：检测结果数据关联多目标跟踪目标检测器目标检测视频监控技术计算机视觉先验处理目标概率框架计算目标目标跟踪实时跟踪优化目标中间结果最大后验耦合视频精确关联引入缓解

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一种基于不确定性量化的涡轮叶片热机械疲劳概率寿命预测方法

一种基于不确定性量化的涡轮叶片热机械疲劳概率寿命预测方法

引用

作者：胡殿印王荣桥史颖刘茜 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明涉及一种基于不确定性量化的涡轮叶片热机械疲劳概率寿命预测方法，(1)采用Walker本构模型，采用有限元法求解临界平面的损伤因子，利用Richardson外推法对离散误差进行标定；(2)使用循环累积损伤理论建立热机械疲劳(TMF)概率寿... 详细信息

标准号: CN108897960B

本发明涉及一种基于不确定性量化的涡轮叶片热机械疲劳概率寿命预测方法，(1)采用Walker本构模型，采用有限元法求解临界平面的损伤因子，利用Richardson外推法对离散误差进行标定；(2)使用循环累积损伤理论建立热机械疲劳(TMF)概率寿命模型，其中使用贝叶斯推理来量化材料参数的不确定性；(3)使用考虑不确定度量化的概率框架，对单晶镍基高温合金涡轮叶片进行TMF寿命预测；(4)提出了基于循环累积损伤方法和贝叶斯推理的涡轮叶片TMF寿命不确定性量化概率框架；(5)通过对实际涡轮叶片的数值和实验结果的比较，揭示了本发明的准确性和有效性。

关键词：涡轮叶片不确定性热机械疲劳损伤概率框架概率寿命贝叶斯量化推理单晶镍基高温合金材料参数离散误差临界平面寿命预测外推法标定求解度量预测

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一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统

一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统

引用

作者：俞建东 315199 浙江省宁波市鄞州区首南街道学士路642弄2号卓悦大厦401室

本发明涉及建模预测技术领域，公开了一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统，本方法包括步骤：S1：获取历史门诊量数据，并对历史门诊量数据进行预设处理得到模型训练集数据和模型验证集数据；S2：将模型训练集数据采用梯度下降... 详细信息

标准号: CN113241164A

本发明涉及建模预测技术领域，公开了一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统，本方法包括步骤：S1：获取历史门诊量数据，并对历史门诊量数据进行预设处理得到模型训练集数据和模型验证集数据；S2：将模型训练集数据采用梯度下降算法优化高斯过程参数，并建立高斯过程的概率图模型；S3：在模型验证集数据上对步骤S2中得到的高斯过程的概率图模型进行验证，用均方误差指标来评价高斯过程的结果，并得到预设高斯过程模型。本方法为预测的数据提供了概率解释，该方法不仅给出了门诊量预测值，还克服了时间序列方法的普适性不高的缺点，同时也提供了一个完整的概率框架来解释算法。

关键词：高斯门诊量概率图模型模型训练模型验证预设预测概率解释概率框架过程参数过程模型建模预测均方误差时间序列数据采用数据提供下降算法医院门诊普适性算法验证优化

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基于PPLS模型的批次运行中操作轨迹的调整方法

基于PPLS模型的批次运行中操作轨迹的调整方法

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作者：赵忠盖伍军李庆华栾小丽王志国刘飞 214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号

本发明公开了一种基于PPLS模型的批次运行中操作轨迹的调整方法。本发明一种基于PPLS模型的批次运行中操作轨迹的调整方法，包括：建立间歇过程PPLS模型；基于产品质量关于主元的条件概率分布，以及基于主元关于操作轨迹的条件概率分布... 详细信息

标准号: CN109491347A

本发明公开了一种基于PPLS模型的批次运行中操作轨迹的调整方法。本发明一种基于PPLS模型的批次运行中操作轨迹的调整方法，包括：建立间歇过程PPLS模型；基于产品质量关于主元的条件概率分布，以及基于主元关于操作轨迹的条件概率分布，根据期望产品质量求取操作轨迹的设计空间；给出操作轨迹和后续参考轨迹的相关关系；在已发生操作轨迹对设计空间的约束下，在操作轨迹的设计空间内寻找最优条件(或条件空间)；根据最优条件(或条件空间)，求取后续参考操作轨迹或操作轨迹空间。本发明的有益效果：在实际间歇生产过程中，参考操作轨迹至关重要，是生产活动的准则和指导，给出一种概率框架下的参考操作轨迹调整方式。

关键词：操作轨迹设计空间条件概率分布最优条件参考主元间歇生产过程参考轨迹调整方式概率框架间歇过程期望产品生产活动

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在机器人流程自动化的确定性工作流中插入概率性模型和监管系统

在机器人流程自动化的确定性工作流中插入概率性模型和监管系统

引用

作者： P·辛格 A·麦戈尼尔美国纽约州

概率性模型可以用于机器人流程自动化(RPA)的确定性工作流中。机器学习(ML)引入了概率框架，其中结果是不确定性的，因此步骤也是不确定性的。确定性工作流可以与概率性工作流混合，或者概率性活动可以插入到确定性工作流中，以便创建... 详细信息

标准号: CN114586016A

概率性模型可以用于机器人流程自动化(RPA)的确定性工作流中。机器学习(ML)引入了概率框架，其中结果是不确定性的，因此步骤也是不确定性的。确定性工作流可以与概率性工作流混合，或者概率性活动可以插入到确定性工作流中，以便创建更动态的工作流。当由数据漂移检测器、概念漂移检测器、或者两者检测到错误时，监管系统可以用于监控ML模型并且发出警报、禁用RPA机器人、绕过RPA机器人、或者回滚到ML模型的先前版本。

关键词：工作流概率性确定性机器人检测器漂移不确定性流程自动化概率框架机器学习监管系统动态的回滚禁用绕过警报监控检测引入创建

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