随机元的稳弱收敛

证明了取值于Polish空间的稳弱收敛随机元列,在加大概率空间时,必存在极限,其次,对Jacod提出的弱收敛必是稳弱收敛相对紧证明有缺陷作了补正。     

定期检测数据情形下参数的置信限

设储存了某种产品的一批样品,每隔一段时间检查一次,看样品是否失效,所得到的数据就称为定期检测数据。我们的目的是根据这种数据对产品的寿命分布参数作置信限。本文给出了这种情况下的非随机置信限、随机置信限,并证明了所给置信限的优良性。本文给出的方法对所取得的数据没有任何要求。     

随机事件的条件独立及其性质

给出随机事件条件独立的概念和随机事件条件独立的性质．     

关于随机动力系统的Julia集

证明了由有限多个有理函数所生成的随机动力系统的Ｊｕｌｉａ集是在Ｈａｕｓｄｏｒｆ度量下的一个极限     

随机变量的特征函数在一些问题中的应用

利用随机变量的特征函数的定义、性质及相关定理来解决一些较典型的问题。     

周期平稳信号的抽样

探讨了周期平稳信号的抽样；推导了样值序列的周期自相关和周期谱，当周期频率为零时，它们分别等于时间平均自相关和时间平均功率谱。从这些自相关和谱当中，可以观察到周期平稳信号抽样的特殊性，这与平稳信号的抽样明显不同。     

隧道开挖超小变形监测与数值仿真分析

为有效预测和控制隧道开挖引起的地表超小变形，首先基于随机介质理论和MATLAB软件编写反分析程序，对地表沉降的实测数据进行拟合，反演断面收敛面积ΔA和地层影响角β,并研究ΔA与隧道埋深Z以及ΔA与tanβ的关系。其次，基于滚动预测的方法建立反向传播(back propagation, BP)神经网络，并预测隧道断面DM-1未来的地表超小变形值。结果表明：ΔA的取值较离散，随着隧道埋深Z的增加，ΔA呈逐渐减小趋势，地层损失也随之减小，当隧道埋深约为20.53 m时，收敛面积ΔA接近0。随着ΔA的逐渐增大，tanβ逐渐减小，当隧道埋深约为20.53 m时，tanβ约为0.447。通过滚动预测的方法建立的BP神经网络误差值较小，可以很好地预测隧道开挖引起的地表超小变形值，对类似的工程具有较好的指导意义。     

汽车扭簧疲劳寿命分析

以I-deas8软件为工作平台 ,以有限元方法为工具 ,对某一实际扭簧悬架结构通过建立三维实体模型、有限元模型和数学模型 ,并读入随机载荷图谱 ,进行了疲劳寿命分析 ,证明其结构设计是可靠的。为扭簧悬架结构的改进设计提供了理论依据和安全手段。     

基于自适应形状先验的快速图像分割算法

 针对传统GrabCut算法在GMM迭代参数估计阶段时间复杂度较高,当图像中含有噪声或遮挡物时容易发生分割错误的问题,提出一种结合多阶抽样GMM与自适应形状先验的图像分割算法.该算法首先根据采样数定理对像素点进行均匀多阶抽样,依据样本点估计GMM参数;然后加入形状先验项约束图像分割过程,同时对形状先验约束比例采用自适应方法进行控制,获得最终分割结果.针对形状仿射变换,运用SURF与RANSAC进行处理,使本文算法更加灵活.实验表明,本文算法分割结果更加准确,效率更高.     

原油产能预测中色谱指纹的特征选取方法研究

通过动态监测油井分油层的产能可以掌握油井的生产状况,监测产能在油田生产中具有重要的意义.目前基于色谱指纹的产能预测越来越受到油田相关部门的重视,但是目前色谱指纹的选取还是依靠专业技术人员进行选取,这导致特征选取存在一定的主观性.到目前为止还没有研究者对色谱指纹特征的选择问题进行系统的研究.为了对色谱指纹特征选取问题进行分析,本文分别采用主成分分析(PCA)、线性相关以及随机森林中的重要性分析理论进行特征选取,最后提出了一种新的联合特征选取方法.对来自南海某油田的配比数据进行了测试,实验结果表明,本文提出的方法取得了很好的试验效果,在原油产能预测领域有较大的应用价值.