1) generalized Markov process
广义Markov过程
2) generalized processes
广义过程
1.
In the paper, the concept of process is generalized which includes business process, manufacturing process and control process, then the re-engineering of the generalized processes is studied.
本文将“过程”概念广义化 ,提出包括业务过程、制造过程和控制过程的广义过程 ,并在探讨广义重组的基础上 ,针对传统制造系统应用集成模式的缺点 ,提出了一种以嵌套式广义过程模型为基础的制造系统广义过程集成模式。
3) Markov process
Markov过程
1.
Application of random Markov process theory to combat effectiveness estimation in absence of air defenses;
Markov过程理论在对地攻击靶场效能评估中的应用
2.
Forecast of land use pattern change in Anji County of Zhejiang: an application of Markov process;
利用Markov过程预测安吉土地利用格局的变化
3.
In this study an approach was presented based on Markov process.
本文基于Markov过程,提出一个新的计算方法。
4) semi-markov process
半Markov过程
1.
Sensitivity analysis and performance optimization of semi-Markov processes based on performance potentials;
半Markov过程基于性能势的灵敏度分析和性能优化
2.
In maintenance of a water distribution network,the model based on semi-markov processes is proposed in order to achieve rational and efficient use of limited funds.
在管网维修时,为了实现合理有效地利用有限的资金目标,提出了基于半Markov过程的维修资金分配优化模型。
5) Markovian process
Markov过程
1.
This paper considers the Markovian process model for Evolutionary Programming(EP).
本文对一类进化规划（EvolutionaryProgramming）进行了理论分析，给出了进化规划的Markov过程描述及t步概率分布密度的递推公式，该公式较好地描述了进化规划的叠代规律，利用该公式证明了进化规划的概率1收敛性及r阶收敛性。
6) Markov processes
Markov过程
1.
By considering the random nature of the failure events and the FDI(failure detection and isolation)decisions in real FTC(fault tolerant control)systems,two Markov processes were introduced to describe the random failures and the FDI decision behavior separately.
考虑到实际主动容错控制系统中故障以及故障检测与隔离(FDI,Fault De-tection and Isolation)决策出现的随机性,随机故障与FDI决策行为分别用两个Markov过程描述,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型表达不确定非线性主动容错控制系统,并基于并行分布补偿(PDC,Parallel Distributed Compensation)方案,给出了能够保证闭环模糊系统鲁棒随机稳定的模糊控制器设计方法。
补充资料：广义随机过程
广义随机过程
stodiastic process, generalized
广义随机过程[功司脑团cp找兀曰污，罗班”血团;c职咖‘益npo”ecc 0606川eH““.」 一种连续(时间)参数t的随机过程(stocl班ticpnx℃骆)X，一般地说，在固定时刻它的值不存在，而过程只具有“光滑值”，它是用一切可能的具有充分光滑的权函数(或脉冲转移函数)，(t)的线性测量装置测量的结果值X(中)来描述的.一个广义随机过程X(印)是由具紧支撑的无穷次可微的函数价的空间D(或在广义函数论中使用的任一其他检验函数空间)到定义在某一概率空间上的随机变量空间L。的映射.它的实现x(举)是通常的自变量为t的广义函数.通常的随机过程X(t)也可以看作广义随机过程，对于它 X(，)一了，(:)、(亡)己。.与下述事实相结合，这一点特别有用:广义随机过程总具有用 X(”)(职)=(一1)”x(职(”))定义的任意n阶导数(例如，见平稳增最随机过程(slocllasticp~俪t】1 sta加lu卿ineren屹nts)).非古典类型的广义随机过程的最重要的例子是白噪声(whitenoise).广义随机过程概念的推广是广义随机场. :参考文献见广义随机场(random field，genera-lj狱」).A.M.分JI、撰
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参考词条