一、马尔可夫过程当随机过程在t所处的状态为已知条件时,过程 在时刻ttr所处的状态仅与tx时的状态有关,而与t以前的状态无关,这 种随机过程为马尔可夫过程。 用分布函数来描述:若在条件Y(t)=(i1,2n)下的Y的分布函数恰 好等于条件Y(tn-=Yn-1下的分布函数,即 FYn; t, Yn-I Yn-... Y In-1 n-2..) =F(Yn; t, Yn-1; tn-1) 则称Y(t)为马尔可夫过程

1.什么是灰色系统 一、灰色系统 二、灰数 某个只知道大概的范围而不知道其确切值的数,称为灰数。灰数不是一个数,而是一个数集,一个数的区间,记灰数为若a1在灰数中取值,则a1为的一个可能的白化值

Φ的确定 基本思路:Φ的确定是一个反复迭代不断 逼近的过程,它是依据最优化原理以预测误差 平方和为小为目标函数,按照最速下降法逼近 (调整)

将构造物理学的理论和方法应用于煤与瓦斯突出预测中,对地质构造控制煤与瓦斯突出机理及分布规律进行了研究,指出煤与瓦斯突出构造物理环境由构造组合特征、构造应力场、构造煤和煤层瓦斯四因素组成,探讨了煤与瓦斯突出构造物理环境各种因素控制突出的机理,提出了煤与瓦斯突出构造物理环境多种因素的综合作用控制地质构造带煤与瓦斯突出,为地质构造突出危险性判定提供了理论依据.工程实践证明,利用煤与瓦斯突出构造物理环境可以对煤与瓦斯突出进行准确地预测

部件寿命预测过程中应根据部件运行经济效益最佳的原则选择寿命预测置信度，由此可避免因置信度太高而导致大量部件尚可使用就被更换，或置信度太低而出现大量的突发性事故．利用Monte-Carlor方法讨论了GH132合金烟机涡轮盘的最佳设计寿命．

为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制，在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上，建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时，为了克服现有钢水温度预报方法的不足，提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础，充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响，并与BP神经网络结合，可有效提高预测精度

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测,结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理.计算结果表明,所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系,移动角的大小与选取因素有着密切的联系,进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题

介绍应用几何溶液模型法预测三元系表面张力的新方法。由于引用了有理函数对所用的二元实验数据进行了优化处理,使计算精度大为提高。本方法用于Cu-Ag-Au体系后,所得结果与文献符合较好,说明这种处理方法是可行的

典型环境气味污染物由于异味刺激性强、影响范围广、严重影响周边居民的生活和身心健康而受到广泛关注.围绕气味污染的评价技术和典型区域污染特征,国内外许多学者开展了深入的研究,在气味污染物采集和分析技术、气味浓度预测技术、典型垃圾处理工艺的气味污染特征等方面取得了较大进展.本文综合近年的气味污染研究现状,总结了气味污染的评价和预测技术,分析了典型垃圾处理工艺的气味污染特征、控制技术和未来的研究方向

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率