导读:本文包含了概率约束论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:地震反演,基岩储层,概率体,岩相建模
概率约束论文文献综述
刘应如,杜斌山,王天祥,王刚,李延丽[1]（2019）在《地震概率体约束岩相建模在PX基岩储层中的应用》一文中研究指出PX地区位于柴达木盆地阿尔金山前东段,目的层系为基岩。地质研究及元素扫描测井揭示PX地区基岩储层主要岩性为浅变质灰岩、板岩及钙质板岩。岩相建模主要目的是确定浅变质灰岩、板岩及钙质板岩的空间分布特征,进一步探寻基岩内部天然气区展布与岩相发育规律之间的关系。通过岩石物理分析建立岩性类型关于补偿中子(CNL)和自然伽马(GR)的聚类分析概率密度函数,并利用地质统计学反演获得了测井参数数据体,进而通过贝叶斯分类对测井参数数据体计算求取叁类岩性的概率体。利用序贯指示模拟算法(SIS),在叁类岩性概率数据体、测井数据约束下完成岩相建模。预测的岩相模型空间分布结构明显,与地质及开发动态结果一致,并且与后期钻井匹配程度高,该预测方法在PX地区有效,并为该区类似气藏提供了岩相建模的方法参考。(本文来源于《中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集》期刊2019-09-09）
张晓英,汪彬,张艺,王晓兰,陈伟[2]（2019）在《计及条件风险约束的风电消纳能力概率评估》一文中研究指出针对传统风电消纳评估模型所存在的缺陷,提出了一种基于条件风险约束的风电消纳能力概率评估模型.通过考虑传统模型的评估误差,定义了风电接纳风险函数,引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)作为量化风电接纳风险的指标,构建了基于条件风险约束的风电消纳评估模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟法对评估模型进行求解,得到系统风电消纳能力的概率分布特性,同时计算出每个风电消纳水平下的风险值.在IEEE39节点系统中进行仿真分析,仿真结果表明本文所提方法具有可行性和有效性,为保证系统在安全运行的前提下有效地消纳风电提供了更准确的信息.(本文来源于《兰州理工大学学报》期刊2019年04期）
王博,初丽[3]（2019）在《一类概率约束稀疏线性回归模型》一文中研究指出提出了一类带有概率约束的稀疏线性回归模型,一定程度上改善了经典模型的不足.通过概率和数学期望的关系,以及非负实数集合的指示函数可以用两个凸函数之差近似的性质,建立了其保守近似模型,同时建立了近似模型和原模型的最优解集合,稳定点集合之间的收敛关系.为了求解近似模型,利用凸函数差的性质,建立了序列凸近似算法,并证明了其收敛性.注意序列凸近似的子问题是随机优化问题,其中随机变量可以用Monte Carlo随机抽样进行近似.可以证明Monte Carlo近似问题的结果以概率1收敛到序列凸子问题.最后数值实验说明了该方法的有效性.(本文来源于《吉林师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
宋健武,陈飞,王美清[4]（2019）在《特征概率图约束全卷积网络的目标分割》一文中研究指出针对全卷积神经网络在图像分割上易出现一些孤立的错分像素点或像素块现象,提出一种新的全卷积神经网络结构模型,并定义特征概率图约束损失函数作为本研究模型的优化目标.该损失函数衡量了图像中的像素点属于前景和背景概率的差距.同时,该模型使用新定义的损失函数与常用的交叉熵损失函数的加权组合联合训练网络模型.在肺数据集和手势数据集的实验结果表明,该网络模型可以减少部分错分的孤立像素点和孤立像素块的出现.(本文来源于《福州大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
聂操男[5]（2019）在《压缩感知中的概率约束优化模型的光滑近似》一文中研究指出压缩感知在雷达探测、图像处理、无线传感器网络等领域广泛应用.压缩感知中的带噪声的信号重构模型可以表示为l_1-范数问题,为了用少量的观测数据重构出高精度的图像,需要利用有限等距性质(RIP)和非相干性来设计观测矩阵.然而,矩阵的RIP很难判断,由于观测矩阵具有不确定性,l_1-范数问题可以转化为具有概率约束优化的随机优化模型.当参数t足够小时,光滑近似函数等价于概率约束函数,并建立相应的光滑近似问题.本文主要讨论了压缩感知中的概率约束优化模型及其光滑近似方法,主要内容有:第一章介绍概率约束优化问题及压缩感知问题的背景,并给出相关定义、定理、命题.第二章基于D.C.函数构建概率约束优化模型,由于观测矩阵具有随机性,可将带噪声的信号重构问题表示为具有概率约束的l_1-范数问题,构造了特征函数1[0,+∞)(z)的一个光滑近似函数Φ(z,t),建立相应的光滑D.C.近似问题(Pδ),并进行了收敛性分析.第叁章介绍了求解光滑D.C.近似问题(Pδ)的序列凸近似(SCA)方法,对该算法的收敛性进行了分析.第四章讨论了求解光滑D.C.近似问题(Pδ)的样本均值近似(SAA)方法,建立样本均值近似问题(PN),并对收敛性进行分析.(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2019-04-01）
李鹃[6]（2019）在《概率约束下网络控制系统的滤波与控制》一文中研究指出网络控制系统的研究涉及电子、通讯及控制多个领域,其“传感—控制—驱动—被控体”之间的因果关系异常复杂。当系统的物理变量存在约束时,其重难点在于如何合理准确的建立模型,分析、解决滤波器/控制器的设计等。另外,实际的网络化控制系统中还存在诸多的干扰因素,此时如何合理准确的对系统进行建模以刻画系统的内在机理、如何设计合理的滤波器/控制器使系统符合约束条件并满足预期性能、如何建立一套有效的设计算法,都是一项具有挑战性的研究工作。在实际系统中,系统的物理变量往往存在各种变量约束,本文所研究的概率约束是变量约束中的一类。概率约束是指系统变量以一定的概率满足约束条件或者约束区域,换一种说法就是指系统变量可以以很小的概率违反约束条件或者偏离约束区域。本文提出一种基于概率约束的滤波/控制方法,并且在此基础上考虑网络控制系统的连续丢包,传感器饱和,乘性噪声,随机非线性等因素,建立新型的网络化控制系统的模型,分析解决对应的滤波与跟踪控制问题。首先,本文研究了一类含有连续数据丢失和乘性噪声的网络化控制系统的最优滤波器设计问题。本研究利用多维切比雪夫边界来处理概率约束不等式的确定性条件转化,并考虑到网络环境的随机噪声及乘性噪声的存在,建立一种新型网络化控制系统及滤波器模型。然后,通过随机分析方法及线性矩阵不等式分析方法,得到网络化控制系统的最优滤波器存在的充分条件及其设计算法。最后用一个仿真算例验证了所用方法的有效性。其次,考虑到实际系统大多具有非线性的特性,在前面的研究基础上,考虑了随机非线性以及传感器饱和。研究了一类具有传感器饱和的离散时变系统的最优滤波器设计问题。本研究通过加入随机非线性的考量,提出了一种新的网络化控制系统模型,并且给出最优滤波器满足概率约束的充分条件,以及最优滤波器的设计算法。最后用实例验证了该方法的有效性。最后,在概率约束的研究基础上,本文对基于事件触发方法的网络化控制系统的跟踪控制问题进行了深入研究。考虑到网络环境的乘性噪声以及随机非线性的影响,本研究提出了一种新的网络化控制系统模型,并在此基础上设计了一个方差约束最优估计器(滤波器)。然后,利用与分析方差约束最优估计器相似的方法,设计了一种概率约束下的跟踪控制器,继而给出估计误差满足方差约束且跟踪误差满足概率约束的跟踪控制器,最终用实例验证了该方法的有效性。(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-03-20）
王树凤,李志豪,刘宗锋[7]（2019）在《不同约束下乘员在车辆正碰中损伤概率预测》一文中研究指出为减小乘员在车辆碰撞事故中的损伤概率,进而为降低事故严重程度提供理论依据,以车辆碰撞前后速度变化ΔV为自变量,根据头部和胸部的损伤公式,分析全重迭正面碰撞过程中乘员在安全带和安全气囊组合的4种约束条件下的损伤,将损伤数据与事故损伤判定标准——简明创伤分级标准(AIS)关联,预测乘员损伤等级为AIS3+的概率,并结合具体实例进行说明。结果表明:随着车辆碰撞前后速度变化ΔV增加,乘员损伤等级AIS3+的概率增大; 4种约束条件下,当ΔV小于20 km/h,AIS3+概率均低于10%;当ΔV处于20～60 km/h时,安全带和安全气囊同时约束对乘员的保护效果最好,其对应的AIS3+概率最低;当ΔV超过60 km/h时,约束系统对乘员的保护作用有限,4种约束条件对应的AIS3+概率均超过85%。故在碰撞之前,驾驶员应通过降低ΔV以及确保乘员受到安全带和安全气囊的共同保护,来减小乘员损伤概率。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2019年02期）
张立健,金梁[8]（2018）在《基于概率QoS约束的鲁棒人工噪声辅助多用户MISO安全传输方案》一文中研究指出针对多用户单播MISO(multiple-input single-output)下行链路系统中存在多个单天线窃听者的情况,提出基于概率服务质量(quality of service, QoS)约束的Bernstein安全传输方案。该方案通过优化设计发送波束成形向量,以最小的发送功率优先保证合法接收者的概率QoS;将剩余功率用于发送人工噪声(artificial noise, AN),对窃听者实施干扰。采用半定松弛(semidefinite relaxation, SDR)技术和基于Bernstein不等式的保守估计方法将非凸优化问题转化为凸的半定规划问题进行求解。仿真结果表明,在系统的安全性和可行性方面,所提出的方案比现有方案和非鲁棒方案具有较好的性能。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2018年06期）
张巧玲[9]（2018）在《基于交替方向乘子法的概率安全约束最优潮流并行算法研究》一文中研究指出现代电力网络越来越复杂,出现故障的概率日益增加,考虑了众多预想故障状态的概率安全约束最优潮流(Probabilistic Security Constrained Optimal Power Flow,P-SCOPF)问题求解规模庞大,对应的计算内存需求大且计算过程耗时极长。对于大规模的P-SCOPF问题使用传统串行计算则显得心余力绌,解决这一难题的行之有效的方法,就是利用并行环境下的并行优化求解。首先,本文顺应如今并行优化计算、电力系统的不确定性的消纳问题和电网的静态安全运行的研究热潮,为了描述新型绿色能源发电等电力系统运行参数的不确定性对电力系统的影响,将不确定量用概率的方法加以考虑,并引入到SCOPF模型中,建立新的P-SCOPF模型。用本文的输电线路预想事故概率预测模型得出线路故障概率后,然后将模型约束进行线性化预处理和变形。针对确定的模型,并结合交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)并行优化算法框架,并行求解模型。将P-SCOPF问题在引入松弛变量后解耦分解成两个独立的子问题(预想事故发生前和预想事故发生后),每个子问题规模相近,通过对偶变量对每个计算节点进行统一调整,然后对每个计算节点进行并行计算,从而实现了P-SCOPF问题的快速并行求解。最后用IEEE 14,30,57和118节点系统对算法进行仿真计算,并从收敛性和计算速度、并行效果等方面对实验结果进行了分析。其次,本文为了对ADMM算法的计算结果进行改进,采用了协同ADMM、Peaceman-Rachford分裂算法和正则化乘子法叁个改进算法,并以IEEE30,57和118节点系统为例,对叁个改进算法的收敛性、计算速度以及并行性进行了分析和比较。(本文来源于《广西大学》期刊2018-12-01）
高月红,李岚,张欣,杨鸿文[10]（2018）在《URLLC业务概率时延约束及资源预留的分析与研究》一文中研究指出分析了第5代移动通信系统(5G)中超可靠低时延通信(URLLC)业务与增强移动带宽(eMBB)业务共存时,资源预留分配策略对URLLC业务的时延保障程度以及对eMBB业务服务质量的影响程度.基于随机网络演算分析理论,推导了满足URLLC业务概率时延约束要求的前提下所需的资源预留比例,即满足URLLC业务时延要求的最小门限值.此外,分析了eMBB业务的时延性能.研究结果表明,在系统总资源固定的情况下,为URLLC业务预留一定比例的资源后,eMBB业务的时延分布会受到一定程度的影响,其时延分布的恶化程度与资源预留比例密切相关.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2018年05期）
概率约束论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统风电消纳评估模型所存在的缺陷,提出了一种基于条件风险约束的风电消纳能力概率评估模型.通过考虑传统模型的评估误差,定义了风电接纳风险函数,引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)作为量化风电接纳风险的指标,构建了基于条件风险约束的风电消纳评估模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟法对评估模型进行求解,得到系统风电消纳能力的概率分布特性,同时计算出每个风电消纳水平下的风险值.在IEEE39节点系统中进行仿真分析,仿真结果表明本文所提方法具有可行性和有效性,为保证系统在安全运行的前提下有效地消纳风电提供了更准确的信息.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
概率约束论文参考文献
[1].刘应如,杜斌山,王天祥,王刚,李延丽.地震概率体约束岩相建模在PX基岩储层中的应用[C].中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集.2019
[2].张晓英,汪彬,张艺,王晓兰,陈伟.计及条件风险约束的风电消纳能力概率评估[J].兰州理工大学学报.2019
[3].王博,初丽.一类概率约束稀疏线性回归模型[J].吉林师范大学学报(自然科学版).2019
[4].宋健武,陈飞,王美清.特征概率图约束全卷积网络的目标分割[J].福州大学学报(自然科学版).2019
[5].聂操男.压缩感知中的概率约束优化模型的光滑近似[D].辽宁师范大学.2019
[6].李鹃.概率约束下网络控制系统的滤波与控制[D].南京师范大学.2019
[7].王树凤,李志豪,刘宗锋.不同约束下乘员在车辆正碰中损伤概率预测[J].中国安全科学学报.2019
[8].张立健,金梁.基于概率QoS约束的鲁棒人工噪声辅助多用户MISO安全传输方案[J].信息工程大学学报.2018
[9].张巧玲.基于交替方向乘子法的概率安全约束最优潮流并行算法研究[D].广西大学.2018
[10].高月红,李岚,张欣,杨鸿文.URLLC业务概率时延约束及资源预留的分析与研究[J].北京邮电大学学报.2018