Poisson过程

摘要： 多元离散数据常见于产品缺陷监测和流行疾病监控等环节。传统的多元控制图假设变量服从正态分布或假设各维度的变量相互独立,难以满足监控需求,因此针对多元离散数据的控制图设计一直是统计过程控制领域的热点问题。以三元Poisson过程为研究对象,引入单一参数的copula函数描述其空间相关性,基于对数似然比方法构建一种相匹配的多元CUSUM控制图。采用马尔科夫链法近似计算平均运行链长,验证控制图分别在不同的相关强度和均值变化水平下的性能,并与D控制图进行比较。仿真结果表明,该控制图能有效监控三元Poisson过程中的均值漂移,并且目标偏移量与实际偏移量接近时会获得更好的监控效果。当数据间相关性较强时,该控制图的监控性能优于D控制图。

摘要： 本文在保费收入为复合Poisson过程,索赔次数{N1(t),t≥0},退保次数{N2(t),t≥0}和支付红利的保单数{N3(t),t≥0}分别是保单到达数{M(t),t≥0}的p1,p2,p3-稀疏过程的假定下,建立带有干扰的风险模型,运用鞅方法讨论该模型盈余过程的性质,给出其最终破产概率的表达式和Lundberg上界,并给出具体实例.

摘要： 本文研究了在通货膨胀环境下关于累积阶段的固定缴费(de?ned contribution,DC)养老金的一个均值-方差问题.一般来说,DC养老金的管理周期比较长,所以,本文考虑了养老金的实际财富过程,而非名义财富过程,并且假设价格指数的动态过程包含一个跳-扩散过程.通过投资金融市场上的三种产品(无风险银行账户、通胀指数债券和风险资产),该DC养老金最优管理的目标是在给定期望的前提下最小化终端时间的方差.风险资产同样包含一个跳-扩散过程.通过解相关的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,本文得到了最优的投资策略以及相关的有效前沿的显式表达.

摘要： 为了掌握维护条件下产品寿命分布规律,进一步解释其失效特性,从维护条件下产品性能状态变化角度出发,结合累积失效理论,利用复合Poisson过程建立了可靠性模型,得到了该条件下产品在线寿命分布模型.在此基础上,建立了维护条件下产品总体寿命分布模型,并利用偏度-峰度系数和贴近度分析,对维护条件下产品在线寿命分布和总体寿命分布规律进行了数值计算,解释了工程产品在线往往具有集中失效,而总体又具有随机失效的特性.以水泵转子为研究对象,通过数值分析,较好地描述了其定期维护条件下的可靠度和寿命分布,进一步验证了模型的可行性.%Considering the characteristics of performance deterioration,the reliability model is established from the cumulating failure mechanism by compound Poisson process. So it can get the life distribution rule for product on servicing and explain the failure characteristics. The on-line life distribution model is also built. On the basis of it, the collectivity life distribution model is developed. Through the number analysis of skewness-kurtosis and nearness, the on-line life distribution of product on servicing is approximately normal distribution, and the collectivity life distribution of product on servicing is approximatelyexponential distribution. So it explains the characteristics of centralized-failure and random-failure. Finally,it can describe the reliability and life distribution of water rotor on scheduled servicing byabove models.The applicability and accuracyof models are shown.

摘要： The human pose estimation system which uses the random forest as classifier has a problem about taking up too big memory footprint, so this paper puts forward an optimization random forest model to solve the problem above. The new model introduces the Poisson process and combines it with the depth information to form a filter before Bootstrap sampling, and then filter the original training dataset, moving the pixel sample which not plays a positive role away. After that the goal of refactor the training dataset is achieved. So the insufficient about repeated sampling and the weak represen-tative of random forest can be improved. And the experimental results show this optimization is effective, reducing the time and space complexity of the system greatly, and makes the system more general.%针对以随机森林为分类器的人体姿态估计系统内存占用过大的问题，提出一种优化的随机森林模型，该模型在进行Bootstrap抽样前，引入Poisson过程并将其与深度信息相融合组建一个滤过网对原始训练数据集进行过滤，将一部分对后续分类起到非积极作用的特征样本点滤除，使训练数据集得到优化重构，进而较好地弥补随机森林在抽样过程中重复抽样以及重抽样样本代表性不强的缺点。实验结果表明了该优化模型的有效性，大大降低了系统的时间、空间复杂度，使得系统的适用性更强。

摘要： 针对目前我国城市中公共停车场的"停车难"、" 停车乱"的问题,研究如何科学地规划建设城市公共停车场,从而为解决城市停车问题提供理论和实践依据.运用排队论和Poisson过程对公共停车场的停车情况进行分析,并建立具体的模型.通过对实例的计算验证了公共停车场的车辆到达的间隔时间服从Poisson分布, 并通过解随机微分方程组求出了排队等待停车位的车辆数的数学期望和方差,以及服务时间的数学期望和方差,最后对所建模型进行了分析与总结,结果表明该模型是正确且有实用价值的.%In this paper, the current problems of difficulty in parking and illegal parking at public car parks in Chinese cities as well as how to scientifically plan and build public car parks are studied, so as to provide the theory and practice basis for solving the problems of city parking.And the parking situation of public car parks by Poisson process and queuing theory is analyzed to build a specific model.The fact that the arrival time intervals of cars in public car parks obey Poisson distribution has been verified through the calculation of a living example.By solving the stochastic differential equations, the mathematical expectation and variance of the number of vehicles to wait for parking space are found out, and the mathematical expectation and variance of service time are also found out.Finally, the model is analyzed and summarized, and the results show that the model is right and valuable.

摘要： The pitting corrosion stochastic model including non-homogeneous Poisson process used in pit generation and the non-homogeneous Markov process used in pit growth were improved.Aiming at the deficiency of both the existing power law model and the assumption of fixed number of pits during corrosion process,a new interpolation model for pitting growth was proposed,and the changes of number of pits during corrosion process taken into consideration.Comparison between the experimental and simulation results shows that the proposed model can not only avoid the deficiency of the power law model in physics,but also simulate the pitting corrosion propagation process of aluminum alloy and stainless steel more realistically.Besides,the interpolation model has higher accuracy than the power law model for pits initiated instantaneously.Therefore,the proposed model can be used as a new model for the stochastic process of maximum pitting growth,which can be used in oil and gas transportation system.%对采用非齐次Poisson过程模拟点蚀萌生和采用非齐次Markov过程模拟点蚀生长的点蚀随机模型进行改进,针对已有研究中幂律模型和点蚀过程固定点蚀数目假定的不足,提出了一个新的点蚀生长插值模型,并将腐蚀过程中点蚀数目的动态变化纳入考虑,使数值模型更切合实际.与已有试验结果的对比表明:新插值模型不仅能避免幂律模型在物理上的不足,而且能更好地模拟铝合金和不锈钢实际的点蚀传播过程,对于点蚀瞬时萌生模型,插值模型模拟精度均高于幂率模型,因此该模型可作为最大点蚀深度生长随机过程的新模型,应用于油气输送系统.

摘要： 本文致力于把随机利率模型引入到与破产理论相关的期权定价模型中，在一定条件下，得到了最优option-exercise边界的表达式，并讨论了模型中随机利率因素对最优option-exercise边界的影响。

摘要： 本文致力于把随机利率模型引入到与破产理论相关的期权定价模型中，在一定条件下，得到了最优option-exercise边界的表达式，并讨论了模型中随机利率因素对最优option-exercise边界的影响。

摘要： 本文致力于把随机利率模型引入到与破产理论相关的期权定价模型中，在一定条件下，得到了最优option-exercise边界的表达式，并讨论了模型中随机利率因素对最优option-exercise边界的影响。

摘要： 本文致力于把随机利率模型引入到与破产理论相关的期权定价模型中，在一定条件下，得到了最优option-exercise边界的表达式，并讨论了模型中随机利率因素对最优option-exercise边界的影响。

摘要： 本文致力于把随机利率模型引入到与破产理论相关的期权定价模型中，在一定条件下，得到了最优option-exercise边界的表达式，并讨论了模型中随机利率因素对最优option-exercise边界的影响。

摘要： 本文首先回顾了提出的免疫模型,然后引入单用户免疫池的概念,接着给出改进的基于Poisson过程的免疫模型,最后对改进前的免疫模型进行实验对比.

摘要： 本文首先回顾了提出的免疫模型,然后引入单用户免疫池的概念,接着给出改进的基于Poisson过程的免疫模型,最后对改进前的免疫模型进行实验对比.

摘要： 本文首先回顾了提出的免疫模型,然后引入单用户免疫池的概念,接着给出改进的基于Poisson过程的免疫模型,最后对改进前的免疫模型进行实验对比.

摘要： 本文首先回顾了提出的免疫模型,然后引入单用户免疫池的概念,接着给出改进的基于Poisson过程的免疫模型,最后对改进前的免疫模型进行实验对比.

摘要： 系统运行过程中常常会发生各种难以预料的故障,因而对系统的可靠性的分析是了解系统目前情况的唯一途径.论文通过运用非齐次Poisson过程建立系统可靠性模型,并对系统模型中的参数的求解进行了分析,特别是由于系统现场运行条件的限制,难以将系统每一次的故障数据完全记录下来.论文通过在有完全故障数据和不完全故障数据时模型参数的分析,分别得到了参数解的充分条件.

摘要： 本发明提供了一种基于K近邻和Poisson曲面的矿体三维自动建模方法，包括：按照所厘定的勘探线提取所需的钻孔空间数据和属性数据；对获得的数据进行预处理，将样本各个特征转换为标准正态分布，使得数据归一化；利用获得的数据构建k‑d树；利用构建的k‑d树对待建模空间中的任意样例进行k近邻搜索，确定当前样例的k近邻样本；对当前样例的k近邻样本进行预测；获得矿体曲面点云模型数据；求解指示函数，提取等值面，最终建立矿体模型。

摘要： 本发明涉及一种Poisson noise模型下对扩展目标成像时的相位恢复方法，将PD技术中的盲解算方法引入到PDPR技术中并结合PDPR对Poisson noise model的处理方式，提高扩展未知物体成像时的位相恢复精度，为将来我国更大口径望远镜光学系统在轨检测提供理论依据，以解决我国在大口径望远镜光学系统像差检测中遇到的困难，从而达到改善大口径望远镜光学系统成像性能的目的。本发明的相位恢复方法使扩展未知物体的位相恢复测量精度达到衍射极限水平。

摘要： 本发明公开了一种基于Poisson TV的动态PET图像重建方法，该方法通过建立重建问题的数学模型，等价问题模型的转化，并基于Low Rank方法重建PET图像；其中，结合Poisson和Low Rank模型对PET图像进行重建的过程中，等价模型问题在求解过程中采用交替最小化算法。故本发明有效利用Low‑Rank算法，改善了计算机在进行动态PET图像重建的过程中产生的结果低分辨率和噪声干扰的问题；与现有重建方法的实验比较表明，本发明能获得较好的重建效果。

摘要： 本发明涉及一种基于Poisson理论计算外部重力异常中央区效应的方法，计算高精度的外部重力异常不可忽略中央区效应的问题，联合采用极坐标系下的平面近似转换和泰勒级数展开，基于Poisson理论计算外部重力异常中央区效应，能够有效的对外部重力异常中央区效应进行高精度计算，同时通过利用全球位模型建立的模拟标准场数据对本发明的解算结果进行了数值验证，证明了本发明的必要性和有效性，可广泛用于大地物理测量技术领域。

摘要： 本发明涉及基于Poisson理论计算外部重力异常垂直梯度中央区效应的方法，针对计算高精度的外部重力异常垂直梯度不可忽略中央区效应的问题，联合采用极坐标系下的平面近似转换和泰勒级数展开，基于Poisson理论计算外部重力异常垂直梯度中央区效应，能够有效地对外部重力异常垂直梯度中央区效应进行高精度计算，同时通过利用全球位场位模型建立的模拟标准场数据对本发明的解算结果进行了数值验证，证明了本发明的必要性和有效性，可广泛用于大地测量技术领域。

摘要： 本发明提供了一种基于K近邻和Poisson曲面的矿体三维自动建模方法，包括：按照所厘定的勘探线提取所需的钻孔空间数据和属性数据；对获得的数据进行预处理，将样本各个特征转换为标准正态分布，使得数据归一化；利用获得的数据构建k‑d树；利用构建的k‑d树对待建模空间中的任意样例进行k近邻搜索，确定当前样例的k近邻样本；对当前样例的k近邻样本进行预测；获得矿体曲面点云模型数据；求解指示函数，提取等值面，最终建立矿体模型。

摘要： 本发明涉及一种Poisson noise模型下对扩展目标成像时的相位恢复方法，将PD技术中的盲解算方法引入到PDPR技术中并结合PDPR对Poisson noise model的处理方式，提高扩展未知物体成像时的位相恢复精度，为将来我国更大口径望远镜光学系统在轨检测提供理论依据，以解决我国在大口径望远镜光学系统像差检测中遇到的困难，从而达到改善大口径望远镜光学系统成像性能的目的。本发明的相位恢复方法使扩展未知物体的位相恢复测量精度达到衍射极限水平。

摘要： 本发明公开了一种基于特征向量空间滤值的交通事故poisson回归分析方法，包括：步骤1、统计每个街区里面的交通事故数量总和作为因变量；步骤2、获取交通事故总量对应的相关因子数据，并按街区分别计算各相关因子数据；步骤3、对相关因子进行筛选；步骤4、对街区数据进行空间邻接关系的判断，计算中心化的空间邻接矩阵矩阵；步骤5、计算空间邻接矩阵的特征值和特征向量组；步骤6、提取特征向量作为交通事故数据的空间影响因子；步骤7、求解基于特征函数空间滤值的poisson回归模型系数，得到交通事故量与自变量之间的关系模型；步骤8、对关系模型的精度进行验证和评价。本发明可有效的提高回归模型的拟合精度，实现对交通事故的有效分析和准确模拟。

摘要： 本发明公开了一种基于SSPH方法求解二维Poisson方程的方法、装置以及存储介质。其中，该方法包括：获取目标函数；根据目标函数的数值解与精确解的误差范数选择SSPH方法的目标核函数和目标光滑系数，其中，误差范数用于指示数值解的精度，数值解为利用SSPH方法求解目标函数得到的，在SSPH方法采用目标核函数和目标光滑系数时，数值解的精度最高；利用SSPH方法求解目标函数的Poisson方程，其中，SSPH法的核函数为目标核函数，SSPH方法的光滑系数为目标光滑系数。本发明解决了优选核函数类型和光滑长度以提高Poisson方程求解精度的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于Screened Poisson重建的三维模型建立方法，获取真实物体的带有法向的点云数据，并将所述点云数据归一化作为Screened Poisson重建的输入，通过样条基函数求解离散的Poisson能量方程，得到χ，将χ取0，得到真实物体的三维模型的表面函数；考虑了点云噪声的影响，采用“离散‑连续‑离散”的思想，依据几何表面的连续性、光滑性等性质，获得可尽量精确表达物体实际表面的隐式曲面，从而有效降低了噪声带来的误差，获得更加精确的网格模型；采用PHT样条函数表达分层构造线性系统，可自适应地调整所求网格的疏密，从而保证曲面连续、光滑，避免漏洞出现。