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1)  multi-message feed-back
多通道信息传感
2)  multi-channel information transmission
多通道信息传输
3)  multi-sensor traffic information
多传感器交通信息
4)  multi-sensor information
多传感信息
1.
In order to remedy the shortcomings of linear PLSR(Partial Least Squares Regression) in multi-sensor information regression modeling,a novel modeling approach based on INLR(Implicit Nonlinear Latent Variable Regression)-PPLS(Polynomial Partial Least Squares) is put forward.
针对线性PLSR(偏最小二乘回归)在多传感信息回归建模中存在的不足,提出了一种基于INLR(Implicit Nonlinear Latent Variable Regression)-PPLS(Polynom ial PartialLeast Squares)的非线性多传感耦合信息建模方法。
5)  Infrared/visible channels
多通道信息
6)  Multi-sensor data fusion
多传感信息融合
补充资料:等待制的多通道排队


等待制的多通道排队
queue, multi -channel with waiting

  等待制的多通道排队[甲..,m川d .d.玻目初th俪山弓;Maccoaoro o6e周口曰川翻”,“e介Ma],多服务台排队 (m川U一sen戎犷queue) 一种排队,它为呼唤到达时刻系统正繁忙而形成的排队提供规则;这里呼唤的服务是在若干条通道中同时进行.其基本定义与记号与排队(q迸叱)条目中相同. 一个多服务台排队的运行由序列{;;,叮}控制如下呼唤到达于时刻0,T丁,T夸+:兰,·…:;为第J个呼唤服务所用时间,无论它在m()l)条通道中的哪一条中服务.如果不是所有通道都繁忙,那么呼唤到达后立即被送到(以到达的顺序)一条空闲通道服务.否则,等到某一通道空闲下来后开始服务.为了简单起见,令时刻t二O系统空闲 l)为了表达清楚,采用下列记号:w。二(叭,、,一,叭,。)为第刀个呼唤的等待时间向量,其中、。,,为此呼唤直到由其前到达的呼唤占用的i条通道空闲下来为止所等待的时间.因此,叭,,为“实”等待时间.另外,令x十=叮眼x(O,工), 、+二(x广,…,嵘), e二(l,0,…,0),i=(l,…,l),再令R(x)为把x的坐标以递增的顺序排列得到的向量(这样R(x)的第一个坐标为~(戈,,,二,x,”.那么,下面关于w,的递推关系成立: w。、,二〔R(w。+:二e)一T二i】+(l)它是一维情形的推广形式 如果{:歹,T夕}“G:且E(:二一m::)<0,那么存在一个真序列{w“}‘G:满足(1),且当n一的时w。的分布函数单调收敛到w分的分布函数.这个结果可以推广到叮笋1的情形,也可以推广到第刀个呼唤到达时的队长q。(队长q。不包括正在服务的呼唤)上.下面给出联系w。与q。极限分布的公式. 如果{T丁}‘G,,{;J}‘G,,那么由(1)可以写出有关w“平稳分布的积分方程.在这种情形,也可以给出队长与等待时间平稳分布之间的简单关系.特别是如果w竺表示向量w”的第k个坐标,那么对k)m一1,有 。叭p{q,>‘}二p{w;>‘下+‘’‘+‘戈一1}·如果m>k)0,那么 典凡p{。。)m一k}=p{w竺十.>O}·这里,概率符号下的所有随机变量都是独立的. 此外,如果:丁有非格点分布,那么对q(t)的极限分布,类似的公式也成立.如果王:丁}任E,那么 ”峡尸{“·=“}一:峡户{q(‘)一“}· 2)如果{:;}任G,,{:少}“E,那么可以给出。。,q(O及w,极限分布的显式公式.令!为可分布的指数且“mE了‘>l,则数 p*=厩p{。。=k}可由料及少(一j的,J=1,…,。,的有理函数明确地给出,其中召为方程 科二吵((拼一l)m仪),价(拜)=Ee”’‘在}川<1内的唯一根.如果k>m,那么 pk=A拼k一“,其中A不依赖于k.对等待时间的极限分布,有 一、Ae一州。(l一尹)x 体(x)二1面P子w_>x冬=一. ”一’.、”’i一拼如果T下为非格点随机变量,那么 ‘峡p{。(亡)=k}=夕*存在,其中 。=一」1二-1长‘成, K戊Ct 。
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参考词条