一类带干扰的离散风险模型

在经典风险模型的基础上,考虑了投资收益也将利率因素的影响加以研究将其进行了推广得到了一个新的风险模型,同时得到和经典模型十分相似的破产概率的表达式以及Lundberg不等式.     

正倒向随机比例系统的随机最大值原理

利用经典变分方法、对偶方法和可料倒向随机微分方程,考虑状态方程为正倒向随机比例方程的随机最优控制问题,得到了该问题的随机最大值原理.     

基于ICA概率密度指标的过程监控

基于独立成分分析的多变量统计过程监控一般采用PCA方法的监控指标进行过程监控,并没有充分利用ICA方法特性.根据ICA分离得到的成分相互独立这一特性,提出了一种概率密度监控指标.用核密度估计的方法估计各成分概率密度,从而得到所有成分的联合概率密度,再根据联合概率密度判断过程状态是否异常.通过TE过程仿真表明,新的概率密度指标与传统指标相比,能检测出更多的故障点,监控效果更加有效.     

单正态总体假设检验的两类错误概率关系分析

针对参数假设检验中的两类错误概率关系问题,以单正态总体均值以及方差假设检验为例,通过检验所得的接受域和拒绝域,具体分析了假设检验的两类错误"弃真"和"取伪"概率的关系.该方法有效地补充了教材中在样本容量固定和控制第一类错误概率情形下两类错误概率变化关系的原理.     

二维连续型随机变量函数的分布

为了得到二维连续型随机变量函数的分布,利用积分知识,分别推导出了二维连续型随机变量的线性运算、除法、乘积的分布及其概率密度函数,并举例说明此结论在计算二维连续型随机变量函数的分布时是很好用的.     

马尔科夫链在教学评价中的应用

教学评价是教育工作的重要内容,选取合理方法进行教学评价具有十分重要的意义。研究运用马尔科夫链模型,采取将学生成绩“标准化”的办法对教师的教学效果进行评价,以消除学生基础差异以及试卷难易程度不同对评价结果的影响,并举例说明该方法的实现,结果客观公正地评价了教师的教学质量。     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

最大度为3或4的图的邻和可区别全染色

图 G 的一个正常[k]-全染色是一个映射：V∪E→｛1,2,…,k｝,使得 V∪E 中任意一对相邻或者相关联元素染不同颜色。用 f（v）表示点 v 及所有与其关联的边的颜色的加和,若对任意 uv∈E（G）,有 f（u）≠f（v）,则称该染色为图 G 的[k]-邻和可区别全染色。k 的最小值称作图 G 的邻和可区别全色数,记为 tndiΣ（G）。Pils＇niak 和Woz＇niak 提出猜想：对任意简单图 G,有 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋3,其中Δ（G）为图 G 的最大度。图 G 的最大平均度,记为 mad（G）,是 G 的所有非空子图的平均度的最大值。运用组合零点定理和权转移方法,证明了若Δ（G）＝3且mad（G）＜125,或Δ（G）＝4且 mad（G）＜52,则 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋2。     

风电功率波动特性研究

采用概率分布拟合和基于遗传算法的BP神经网络的预测建模对风电功率波动特性进行定量分析。首先,针对风电功率实测数据建立了概率分布拟合模型并分析了拟合结果;其次,建立了基于不同时间间隔历史实测数据的BP神经网络预测模型,数据检验表明该模型对于峰值有很理想的预测精度且整体精度较高。     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.