关联噪声驱动多维系统的随机动力学

应用随机方法，将关联高斯白噪声驱动系统的随机动力学由一维随机变量的情况推广到了多维的情况，推导了该情况下的一般福克－普朗克方程．应用以上得到的一般福克－普朗克方程，推得了双模激光系统的福克－普朗克方程．发现关联噪声情况下，双模激光系统的福克－普朗克方程变得更为复杂     

随机模糊系统的描述

研究了随机模糊集的一些性质．利用随机模糊集理论对一类具有随机性和模糊性的系统进行了初步的探讨     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

DEDS故障诊断方法在电梯中的应用

针对电梯这种复杂机电系统难以建模的特点，提出基于随机自动机的离散事件动态系统（DEDS）故障诊断方法．深入研究电梯门系统的故障机理，对各元件的典型故障进行分类，并抽象出各元件的事件集和状态集．将传感器信息和事件发生的可能性信息加入逻辑模型，得到系统的随机自动机模型．把门锁装置从门系统中分离出来，建立电梯门锁装置的随机自动机模型，构建电梯门系统和门锁装置的随机诊断器．通过随机诊断器，对门锁系统故障发生的概率进行在线估计，并对门主体系统的可诊断性进行了分析．此方法为复杂机电系统的故障诊断提供了一条有效途径．     

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．     

基于标准正交基的随机过程展开法

建议了一类基于标准正交基的随机过程展开方法．提出此方法的主要目的，在于希望能用少量的独立随机变量来反映随机过程的主要概率特性，以便为工程结构的随机动力响应及可靠度分析奠定基础．该方法是在随机过程相关特性或频谱特性的基础上，预先指定标准正交基的形式，通过随机向量的相关分解对展开系数实施正交化，它在形式上等价于Karhunen-Loeve分解法．研究表明，随机过程正交展开所需独立随机变量的数量，主要取决于随机过程的频谱特性与持续时间，同时与标准正交基的选取也有一定的关系．     

分组网络环境下的实时语音质量客观评价

提出了一种利用前馈随机神经网络在分组网络中进行实时语音质量评价的新方法．从接收到的语音分组中提取美尔频率倒谱系数向量，利用实时传输控制协议计算语音分组传输过程中的丢包率、延迟和抖动，构成网络传输参数向量．将随机神经元组织成具有1个输入层、1个隐含层和1个输出层的3层前馈网络结构，再以上述2种向量作为输入的多类别信号，以相应的主观平均意见（MOS）评分值作为输出对网络进行训练，从而获得稳定的权值矩阵．利用训练过的网络进行多类别信号的语音质量评分映射，并将映射结果与MOS进行二次多项式拟合，得到最终的语音质量评分值．实验表明，所提算法与主观评价之间的平均相关度可达到0．881．     

双随机Dirichlet级数的收敛性和增长性

文章研究系数{Xn}满足∑n=0^＋∞P{｜Xn｜≥n^p}〈＋∞，∑n=0^＋∞P{n^p｜Xn｜≥c}=＋∞（任意〉0）及指数在条件limλn/Eλn=1下的双随机Diriehlet级数的收敛性和增长性。     

可变时滞分布参数随机系统的指数渐近稳定性

基于随机Lyapunow稳定性理论，利用辅助函数方法研究由可变时滞分布参数随机系统所导出的滑动模运动方程的渐近稳定性问题，获得了一类滑动模运动方程渐近稳定的充分条件。     

随机二部竞赛矩阵的不可约性和谱半径

讨论了随机二部竞赛矩阵的谱半径.记a=1/2,得到了如下结论(1)设m≥n且limn→∞m2an=0,则几乎所有的m×n二部竞赛矩阵都是不可约的.(2)设c1和c2是任意的正常数且1≤c1≤m/n≤c2,则对任意的ε》0,几乎所有的m×n二部竞赛矩阵Mm,n的谱半径ρ(Mm,n)都满足a(1-ε)√mn-1/n≤ρ(Mm,n)≤a(1+ε)√mn-1/m.