本文使用重要性抽样(IS)方法,对数字光纤通信链路的误码率参量进行了估计。
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算法设计上,采用改进的蒙特卡罗重要抽样法,并选取了全新的收敛判据,极大地提高了收敛速度.
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针对一般地下施工结构可靠度理论方法的不足,提出人工神经网络结合重要性抽样的Monte Carlo可靠度分析方法,并应用于一特大超深基坑的嵌岩支护结构。
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分层抽样和重要抽样方法是两种常用的蒙特卡罗统计方法,Markov链使用模型是利用数学模型精确地描述软件的使用。
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Estimation of Undetected Error Probability of Block Codes Using Importance Sampling
用重要性抽样方法估计分组码的未检概率
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研究用重要性抽样仿真方法估计线性分组码同时纠错和检错时的不可检错误概率。
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鉴于此,在蒙特卡罗重要抽样方法的基础上,提出了利用RBF神经网络替代原结构功能函数的RBF-蒙特卡罗方法,以提高工作效率。
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基于重点抽样法的固定式平台结构风险评价研究
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介绍了自适应重要抽样方法的基本原理,定义了均值敏感性因子和标准差敏感性因子。
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因此对于组合信用风险的度量,使用重要抽样方法要优于简单蒙特卡罗方法。
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基于序贯重要采样算法的被动单站机动目标跟踪
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application of an improved importance sampling method in mechanisms reliability
改进的重要度抽样法在机构可靠性中的应用
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adaptive importance sampling method for the structural reliability computation of turbine blade
计算涡轮叶片结构可靠度的自适应重要抽样法
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monte-carlo method; probabilistic load flow; importance sampling method; kernel method;
概率潮流;蒙特卡罗抽样;重要抽样法;核策略;
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importance sampling method for structural systems with nonlinear failure surfaces
非线性结构体系可靠度的重要抽样方法
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It is efficient to apply importance sampling concepts to the sensitivity analysis.
利用重点取样法来做敏感度分析时,不需再重新模拟样本,可减少运算上的时间.
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Importance sampling has wide application as an efficient reliability analysis approach.
重要抽样法是一种计算效率高而应用广泛的可靠性分析方法.
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连续信号的离散化,是设计数字化信号采集系统时不可避免要遇到的问题。因此,采样误差的讨论对高保真的信号采集具有重要意义。
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由于傅立叶变换在信号处理中有着很重要的意义和作用,而在信号处理中最重要的由理论通向实践的重要一步就是将数字信号转换为模拟信号,这项工作的实现手段就是采样。
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