导读:本文包含了统计分布模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,图像,洞庭湖,特征,活动性,光子,应力。
统计分布模型论文文献综述
黄明瑛[1]（2019）在《基于统计分布模型的数字图像来源取证》一文中研究指出数字图像易编辑和易伪造的特点,致使数字时代多媒体的真实性遭受到极大的挑战。正因如此,关注数字图像的采集设备、内容真实性和信息完整性的数字图像取证技术成为多媒体信息安全研究的热点。但现有的数字图像来源取证算法也涌现出了许多问题,如算法所需训练集较大、特征维数较高和缺乏理论证明的缺点。针对以上存在的问题,本文对下列问题展开研究。首先,提出了一种针对非RAW格式的自然图像和计算机生成图像的来源取证算法。因为自然图像和计算机生成图像的成像机制不同,导致两类图像在统计特征上存在很大差异。为了有效地提取图像统计特征,同时减少图像纹理等因素的干扰,通过设计的两个滤波器逐步地对图像残差噪声进行提取。在此基础上,借助假设检验理论对所提取的残差噪声建立高斯分布模型,不同图像的残差噪声服从参数不同的高斯分布模型。实验结果表明,在虚警率为1.2%的条件下,本文提出的算法对自然图像的正检率为95.33%,对计算机生成图像的正检率为96.44%。此外,还分析了该取证算法特性和正检率的理论上限值,且该取证算法在图像后处理攻击下有较好的鲁棒性。其次,对CFA插值、白平衡和伽马校正等后处理操作对RAW格式图像残差噪声的方差值进行了研究。使用双线性插值算法、灰度世界算法和伽马校正算法模拟图像后处理操作。借助上文提到的噪声分布模型,对马赛克、完成CFA插值、白平衡和伽马校正的自然图像和计算机生成图像进行来源取证。实验结果表明,在虚警率接近1%的条件下,自然图像的正检率分别为54%、97.1%、95.2%和72.4%。CFA插值对图像像素间引入较高的相关性,而白平衡和伽马校正会减弱这种相关性。综上所述,本文提出的基于统计分布模型的数字图像来源取证算法不仅克服了当前取证算法所需训练集较大、特征维数较高的缺陷,且保持较高的正检率,并且对算法的识别准确率进行了理论证明。与目前直接用于处理非RAW格式图像的来源取证算法的研究不同,本文还揭示了 RAW格式图像在成像过程中引入的固有特性,以及固有特性和图像来源取证算法准确率的典型关系。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2019-03-01）
宋婉莹[2]（2018）在《基于统计分布和随机场模型的极化SAR图像分类算法研究》一文中研究指出极化SAR(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)采用水平极化和垂直极化的方式交替发射与接收雷达信号,测量的数据不仅仅是目标的后向散射系数,而是复散射矩阵或复协方差矩阵,因此极化SAR数据包含了更完整更丰富的目标信息,为深入研究地物目标的散射特性提供了重要依据。随着越来越多星载/机载极化SAR系统的成功研制与应用,海量的极化SAR图像资源被获取,为分析和解译极化SAR图像提供了必要的数据支持。极化SAR图像分类是图像解译中一个既实用又关键的步骤,其目的在于根据分类单元特性的异同,将其归入不同的地物类别,能够揭示图像的结构和本质,为极化SAR系统的自动目标识别与检测奠定了基础,在民用和军事领域中的作用也日渐突出。为此,本论文对极化SAR图像分类技术展开研究。本论文以极化SAR图像为研究对象,以随机场模型为基础理论,从提高统计分布普适性、提高模型抗噪性和边界保持性、实现随机场模型的快速和无监督改进、实现极化SAR图像的多特征提取与融合等方面展开基于统计分布和随机场模型的极化SAR图像分类算法研究。本论文的研究内容和研究成果主要概括为以下五个部分:第一部分针对广义伽马分布(generalized Gamma distribution,GΓD)在统计建模中的高度灵活性和普适性,以极化乘积模型为基础提出了Wishart广义伽马(Wishartgeneralized Gamma,WGΓ)分布,并将其应用到极化SAR图像分类中。该分布释放了Wishart分布、K分布和KummerU分布在极化SAR数据统计建模中的局限性,能够对均匀区域、不均匀区域和极不均匀区域等多种地物类型进行很好的拟合。本部分主要工作包括:从理论和实验两方面分析了GΓD在极化SAR数据纹理建模中的优势;在极化乘积模型框架下,利用Wishart分布和GΓD分别对相干斑噪声分量和纹理分量进行建模,推导WGΓ分布的闭合表达式;基于矩阵对数累积量(method of matrix log-cumulants,MoMLC),提出WGΓ分布的参数估计方法;将该分布引入MRF框架下实现极化SAR图像分类。实验结果表明,相比于K分布和KummerU分布,WGΓ分布能够对不同地物类型提供更好的拟合效果。第二部分针对极化SAR数据各个统计分量之间存在的相关性及各个统计分量在模型推断中存在的差异性,提出了基于MWGГ-MRF混合模型的极化SAR图像分类算法。该算法实现了各个统计分量间相关性的保持,以及图像空间上下文信息和边界信息的有效融合,具有较好的区域区分能力、噪声抑制能力以及边界保持能力。本部分主要工作包括:在混合模型框架下,提出WGГ混合模型(WGГmixture model,WGГMM);结合指数加权平均比(ratio of exponentially weighted average,ROEWA)算子和多级逻辑模型(multilevel-logistic,MLL)构造相关项模型,利用WGГ分布构造似然项模型,然后将相关性和似然项引入混合模型的每一分量中,构造相应的能量函数,进一步构造混合能量函数;在混合能量函数的基础上构造MWGГ-MRF混合模型,并基于采用条件迭代期望(iterative conditional estimation,ICE)方法为该模型制定详细的参数估计方法;最后基于MWGГ-MRF混合模型实现极化SAR图像分类。仿真数据和实测极化SAR图像的分类结果和分析验证了该算法的有效性。第叁部分针对极化SAR数据中极化散射机制模糊特性的有效融合,提出了基于模糊叁重判别随机场(fuzzy triplet discriminative random field,FTDF)模型的极化SAR图像分类算法。该算法对极化散射机制的模糊性进行了有效的分析和建模,能够在分类过程中有效地保持主散射机制(dominant scattering mechanism,DSM)信息,提升分类精度。本部分主要工作包括:分析并定义极化散射机制的模糊性,利用辅助场对其进行描述;在辅助场的指导下,构造FTDF模型,对于具有明确DSM的像素点,FTDF模型通过核k均值(kernel k-means,KKM)算法融合了极化SAR图像的多个极化特征来改善分类结果,对于具有模糊DSM的像素点,FTDF模型引入了模糊c均值聚类算法使分类结果更可靠;最后利用条件迭代模式(iterative conditional models,ICM)方法实现极化SAR图像分类。实验结果表明本算法具有较高的分类精度,非常适合处理复杂场景下的极化SAR图像分类问题。第四部分针对传统的基于像素的判别随机场模型计算效率低的问题,提出了基于超像素混合判别随机场(superpixel-based hybrid discriminative random field,sp-HDRF)模型的极化SAR图像分类算法。该算法通过超像素分割使模型能够考虑更多的方向和空间信息,且减少了分类单元的数量,因此能够同时提高模型的抗噪性和计算效率。本部分主要工作包括:利用ROEWA算子和对称的修订Wishart距离改进简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法的初始化步骤,设计基于改进SLIC算法的超像素生成过程;在超像素图上构造了sp-HDRF模型,该模型的一元势能函数与FTDF模型构造方法相同,二元势能函数能够自适应地确定邻域超像素个数,统计分布特性利用Wishart分布来描述;最后利用ICM方法得到极化SAR图像的分类结果。分类结果和计算时间的对比分析表明该算法能够在保证抗噪性的同时提高计算效率,为快速实现极化SAR图像分类提供了思路。第五部分针对实测极化SAR图像类别数目难以确定的问题,提出了基于狄利克雷马尔可夫(DPMM-SMMRF)混合模型的无监督极化SAR图像分类分割算法。该算法有效地结合了狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,DPMM)和马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型的双重优势,能够在保证抗噪性的基础上自动地确定图像中的类别数目。本部分主要工作包括:基于邻域极化协方差矩阵之间的相似度测量,结合MRF模型和DPMM模型构造类别标记的先验分布;将单一的高斯分布拓展到多维高斯分布(multi-dimensional Gaussian distribution,MGD)对多维极化SAR特征进行建模,构造观测数据的似然分布;推导DPMM-SMMRF混合模型的条件概率分布,并在Bayes框架下推导类别标记和模型参数的条件后验概率分布,然后依据Gibbs采样算法估计类别标记和模型参数;循环迭代,直到标记场趋于稳定。实验结果验证了该算法的有效性,在无监督的极化SAR图像分类中具有很好的应用前景。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-09-01）
冯司宇[3]（2018）在《非线性波浪统计分布的高阶谱数值模型研究》一文中研究指出极端波浪是一种,发生概率低,发生突然,波高很大,破坏力极强的波浪。对于极端波浪的成因存在很多理论。有理论认为在深水中由于波浪的叁阶非线性相互作用,调制不稳定的存在,会使得极端波浪发生概率增加,而相应的波高分布会也偏离线性理论下的Rayleigh分布的结果。有众多提出的理论下的波高分布形式来描述非线性作用下波浪的分布形式。确定适当的可以描述非线性作用下波浪的波高分布形式,对于预测极端波浪发生概率有着极大的帮助。本文采用了依据高阶谱方法加入非周期性造波边界和消波边界建立的完全非线性数值波浪水池作为数值模型。在二维的条件下,采用JONSWAP谱,模拟了不同有效波高,不同谱宽,不同谱峰周期的多组波况在深水条件下的传播演化过程。探讨了不同波况下,波浪的波高统计参数,频谱,偏度值,峰度值,极端波浪生成概率,在波浪传播过程中的变化。结果表明,波浪的频谱出现了谱峰值减小,谱宽变窄的现象,偏度值与波陡值相关,波峰值与极端波浪生成概率相关,在BFI指数较大的波况(>0.6)会出现峰度值的明显增长,BFI可以作为波况是否会发生调制不稳定的判断依据。选取了5种不同理论下的波高分布,Rayleigh分布,Boccotti分布,GC分布,MER分布和广义的Boccotti分布作为理论波高模型。选取不同波况不同传播距离处的波浪序列进行统计,与理论分布进行对比。在波浪传播的初始阶段,波高分布会小于Rayleigh分布的结果,对于峰度值较小(<3.3)的波列中,广义Boccotti分布都符合较好。对于中等峰度值(3.3-3.6)的波况,极端波高部分与MER和GC分布的结果较为吻合,在波高小于1.8倍有效波高部分,与广义Boccotti分布更为相符。对于峰度值较大的波况,出现极端波浪的极大值远超出几种波浪分布的预测结果。在波峰和波谷分布中,对比了Rayleigh分布,二阶非线性的波峰和波谷分布和加入叁阶非线性修正量的叁阶非线性波峰与波谷分布,在峰度值小于3.5的波况中,叁阶分布与实测结果吻合较好,在更大的峰度值的波况下,出现大的峰值和谷值偏离叁阶分布的结果。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-01）
刘成成,李颖,周毓青,他得安[4]（2017）在《统计分布模型用于超声背散射评价松质骨状况》一文中研究指出本文目的是研究超声背散射统计分布模型评价骨质状况的可行性。离体测量了33块松质骨样本的超声背散射信号,采用Nakagami模型来检验超声背散射包络的统计分布特性。结果表明,背散射有效信号的选取直接影响测量的模型参数。松质骨的超声背散射主要服从pre-Rayleigh分布,模型参数m与骨密度(R=0.80-0.83,p<0.001)和微结构(|R|=0.38-0.79,p<0.05)均具有显着的相关性;尺度因子Ω也显著相关于骨密度和结构特征(|R|=0.48-0.81,p<0.05)。本文证明,Nakagami模型可以用于超声背散射骨质评价,统计分布特性在超声骨质定征与评价中具有应用潜力。(本文来源于《2017年西安-上海声学学会第五届声学学术交流会议论文集》期刊2017-12-09）
吕小茜,于肇贤[5]（2016）在《Dicke模型中的Berry相位和光子统计分布》一文中研究指出对一个单模型光场中,处在旋转波近似条件下的Dicke模型问题,提出了在热力学极限和非共振耦合情况下,Dicke模型的Berry相和光子统计分布理论;通过Dicke模型中Berry相的表示式和Mandel光子的统计分布定义式,进行相应的定态处理和代数计算,确定了位于基态的Berry相与原子的数目,原子和光场之间的耦合强度,电磁波的频率和原子2个能级之间的能量差有一定的关联性,而位于基态的光子表现出亚泊松分布。(本文来源于《北京信息科技大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
宋晓东,周荣[6]（2015）在《连续压实指标最大熵统计分布模型研究》一文中研究指出针对现行连续压实指标概率分布求解方法精度不足,引入最大熵原理,得出基于最大熵分布的连续压实指标概率分布的统一模型。利用蒙特卡罗法生成随机数组对最大熵统计分布模型进行仿真试验,仿真结果精度及不确定度评定表明,该模型具有较高的可靠性。采用现场检测数据,对该模型和传统方法得到的概率分布函数进行了对比分析,结果表明最大熵分布模型具有更高精度。该模型计算结果精确,且概念清晰,计算简便,为连续压实指标的统计分布研究提供了新思路。(本文来源于《路基工程》期刊2015年01期）
张慧梅,雷利娜,杨更社[7]（2014）在《基于Weibull统计分布的岩石损伤模型》一文中研究指出基于岩石内部裂隙和孔隙分布的随机性,运用连续损伤力学理论,建立了围压与轴压共同作用下岩石的统计损伤模型;结合岩石应力应变曲线的特征参量确定了模型参数,增强了模型的适应性;探讨了岩石损伤的演化性态及其宏观表现,并通过试验对模型进行了验证.结果表明:岩石的宏观力学特性取决于内部微裂纹的细观力学响应,其损伤演化途径反映了岩石变形破坏的全过程;模型理论曲线与试验实测曲线具有较高的吻合度,验证了模型的合理性.(本文来源于《湖南科技大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
周念清,李章平,沈新平,刘晓群[8]（2014）在《洞庭湖区极端降水统计分布模型分析与特征重现》一文中研究指出以洞庭湖区汉寿、临湘、湘阴3个城市1990年至2012年逐日降水资料为基础,选取3参数广义极值(GEV)分布和2参数耿贝尔(Gumbel)分布两种统计分布,采用极大似然法估计模型参数,阐述了两统计分布对极端日降水拟合过程,使用χ2拟合优度检验法和均方根误差(RMSE)评判拟合效果,确定洞庭湖区极端日降水统计分布模型,并分析极端日降水重现特征。研究结果表明:洞庭湖最大日降水统计分布为GEV分布,洞庭湖区最大日降水重现水平差异很明显,为当地排水工程设计提供了科学依据。(本文来源于《水资源与水工程学报》期刊2014年04期）
周真,姜文志,孙凤莲,刘洋[9]（2014）在《焊点综合应力加速寿命试验统计分布模型的验证》一文中研究指出为了有效解决模拟试验周期长、效率低、耗费大的问题,本文以无铅焊点为研究对象,设计了无铅焊点环境温度和振动应力综合作用下的加速寿命试验。结合失效分析假设焊点在综合应力作用下服从威布尔分布加速模型。利用综合应力加速寿命试验数据,应用图形检验法及范-蒙特福特检验法对寿命分布进行检验;利用巴特利特检验法对其形状参数进行检验。验证结果表明焊点在综合应力作用下寿命服从威布尔分布,并且各组试验应力水平下形状参数没有显着差异,符合加速寿命试验失效机理不变的要求。本文将失效分析与统计分析相结合,验证了加速寿命试验统计模型的正确性,为加速寿命试验评估提供了一个新的思路和方法。(本文来源于《2014年全国机械行业可靠性技术学术交流会暨可靠性工程分会第五届委员会成立大会论文集》期刊2014-08-01）
徐伟进[10]（2013）在《地震危险性分析中地震时空统计分布模型研究》一文中研究指出近几十年来,随着地震台网建设的完善,世界各国均积累了大量的地震目录资料。如何将地震目录资料直接应用于地震危险性分析中是目前地震学研究的热点问题之一。已有学者提出多种空间光滑方法将地震目录资料直接应用于地震危险性分析中,然而,对于与地震危险性分析密切相关的地震时空统计分布的研究却相对滞后,缺乏坚实的理论基础。为了探讨如何科学合理地将地震目录资料直接应用于地震危险性分析中,我们根据中国大陆的地震目(本文来源于《国际地震动态》期刊2013年02期）
统计分布模型论文开题报告
（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：
极化SAR(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)采用水平极化和垂直极化的方式交替发射与接收雷达信号,测量的数据不仅仅是目标的后向散射系数,而是复散射矩阵或复协方差矩阵,因此极化SAR数据包含了更完整更丰富的目标信息,为深入研究地物目标的散射特性提供了重要依据。随着越来越多星载/机载极化SAR系统的成功研制与应用,海量的极化SAR图像资源被获取,为分析和解译极化SAR图像提供了必要的数据支持。极化SAR图像分类是图像解译中一个既实用又关键的步骤,其目的在于根据分类单元特性的异同,将其归入不同的地物类别,能够揭示图像的结构和本质,为极化SAR系统的自动目标识别与检测奠定了基础,在民用和军事领域中的作用也日渐突出。为此,本论文对极化SAR图像分类技术展开研究。本论文以极化SAR图像为研究对象,以随机场模型为基础理论,从提高统计分布普适性、提高模型抗噪性和边界保持性、实现随机场模型的快速和无监督改进、实现极化SAR图像的多特征提取与融合等方面展开基于统计分布和随机场模型的极化SAR图像分类算法研究。本论文的研究内容和研究成果主要概括为以下五个部分:第一部分针对广义伽马分布(generalized Gamma distribution,GΓD)在统计建模中的高度灵活性和普适性,以极化乘积模型为基础提出了Wishart广义伽马(Wishartgeneralized Gamma,WGΓ)分布,并将其应用到极化SAR图像分类中。该分布释放了Wishart分布、K分布和KummerU分布在极化SAR数据统计建模中的局限性,能够对均匀区域、不均匀区域和极不均匀区域等多种地物类型进行很好的拟合。本部分主要工作包括:从理论和实验两方面分析了GΓD在极化SAR数据纹理建模中的优势;在极化乘积模型框架下,利用Wishart分布和GΓD分别对相干斑噪声分量和纹理分量进行建模,推导WGΓ分布的闭合表达式;基于矩阵对数累积量(method of matrix log-cumulants,MoMLC),提出WGΓ分布的参数估计方法;将该分布引入MRF框架下实现极化SAR图像分类。实验结果表明,相比于K分布和KummerU分布,WGΓ分布能够对不同地物类型提供更好的拟合效果。第二部分针对极化SAR数据各个统计分量之间存在的相关性及各个统计分量在模型推断中存在的差异性,提出了基于MWGГ-MRF混合模型的极化SAR图像分类算法。该算法实现了各个统计分量间相关性的保持,以及图像空间上下文信息和边界信息的有效融合,具有较好的区域区分能力、噪声抑制能力以及边界保持能力。本部分主要工作包括:在混合模型框架下,提出WGГ混合模型(WGГmixture model,WGГMM);结合指数加权平均比(ratio of exponentially weighted average,ROEWA)算子和多级逻辑模型(multilevel-logistic,MLL)构造相关项模型,利用WGГ分布构造似然项模型,然后将相关性和似然项引入混合模型的每一分量中,构造相应的能量函数,进一步构造混合能量函数;在混合能量函数的基础上构造MWGГ-MRF混合模型,并基于采用条件迭代期望(iterative conditional estimation,ICE)方法为该模型制定详细的参数估计方法;最后基于MWGГ-MRF混合模型实现极化SAR图像分类。仿真数据和实测极化SAR图像的分类结果和分析验证了该算法的有效性。第叁部分针对极化SAR数据中极化散射机制模糊特性的有效融合,提出了基于模糊叁重判别随机场(fuzzy triplet discriminative random field,FTDF)模型的极化SAR图像分类算法。该算法对极化散射机制的模糊性进行了有效的分析和建模,能够在分类过程中有效地保持主散射机制(dominant scattering mechanism,DSM)信息,提升分类精度。本部分主要工作包括:分析并定义极化散射机制的模糊性,利用辅助场对其进行描述;在辅助场的指导下,构造FTDF模型,对于具有明确DSM的像素点,FTDF模型通过核k均值(kernel k-means,KKM)算法融合了极化SAR图像的多个极化特征来改善分类结果,对于具有模糊DSM的像素点,FTDF模型引入了模糊c均值聚类算法使分类结果更可靠;最后利用条件迭代模式(iterative conditional models,ICM)方法实现极化SAR图像分类。实验结果表明本算法具有较高的分类精度,非常适合处理复杂场景下的极化SAR图像分类问题。第四部分针对传统的基于像素的判别随机场模型计算效率低的问题,提出了基于超像素混合判别随机场(superpixel-based hybrid discriminative random field,sp-HDRF)模型的极化SAR图像分类算法。该算法通过超像素分割使模型能够考虑更多的方向和空间信息,且减少了分类单元的数量,因此能够同时提高模型的抗噪性和计算效率。本部分主要工作包括:利用ROEWA算子和对称的修订Wishart距离改进简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法的初始化步骤,设计基于改进SLIC算法的超像素生成过程;在超像素图上构造了sp-HDRF模型,该模型的一元势能函数与FTDF模型构造方法相同,二元势能函数能够自适应地确定邻域超像素个数,统计分布特性利用Wishart分布来描述;最后利用ICM方法得到极化SAR图像的分类结果。分类结果和计算时间的对比分析表明该算法能够在保证抗噪性的同时提高计算效率,为快速实现极化SAR图像分类提供了思路。第五部分针对实测极化SAR图像类别数目难以确定的问题,提出了基于狄利克雷马尔可夫(DPMM-SMMRF)混合模型的无监督极化SAR图像分类分割算法。该算法有效地结合了狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,DPMM)和马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型的双重优势,能够在保证抗噪性的基础上自动地确定图像中的类别数目。本部分主要工作包括:基于邻域极化协方差矩阵之间的相似度测量,结合MRF模型和DPMM模型构造类别标记的先验分布;将单一的高斯分布拓展到多维高斯分布(multi-dimensional Gaussian distribution,MGD)对多维极化SAR特征进行建模,构造观测数据的似然分布;推导DPMM-SMMRF混合模型的条件概率分布,并在Bayes框架下推导类别标记和模型参数的条件后验概率分布,然后依据Gibbs采样算法估计类别标记和模型参数;循环迭代,直到标记场趋于稳定。实验结果验证了该算法的有效性,在无监督的极化SAR图像分类中具有很好的应用前景。
（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。
统计分布模型论文参考文献
[1].黄明瑛.基于统计分布模型的数字图像来源取证[D].杭州电子科技大学.2019
[2].宋婉莹.基于统计分布和随机场模型的极化SAR图像分类算法研究[D].西安电子科技大学.2018
[3].冯司宇.非线性波浪统计分布的高阶谱数值模型研究[D].大连理工大学.2018
[4].刘成成,李颖,周毓青,他得安.统计分布模型用于超声背散射评价松质骨状况[C].2017年西安-上海声学学会第五届声学学术交流会议论文集.2017
[5].吕小茜,于肇贤.Dicke模型中的Berry相位和光子统计分布[J].北京信息科技大学学报(自然科学版).2016
[6].宋晓东,周荣.连续压实指标最大熵统计分布模型研究[J].路基工程.2015
[7].张慧梅,雷利娜,杨更社.基于Weibull统计分布的岩石损伤模型[J].湖南科技大学学报(自然科学版).2014
[8].周念清,李章平,沈新平,刘晓群.洞庭湖区极端降水统计分布模型分析与特征重现[J].水资源与水工程学报.2014
[9].周真,姜文志,孙凤莲,刘洋.焊点综合应力加速寿命试验统计分布模型的验证[C].2014年全国机械行业可靠性技术学术交流会暨可靠性工程分会第五届委员会成立大会论文集.2014
[10].徐伟进.地震危险性分析中地震时空统计分布模型研究[J].国际地震动态.2013
论文知识图
