二根树指标马氏信源关于赌博系统的极限定理

研究任意二根树图上二阶非齐次马氏信源的极限性质。通过构造相容分布和非负上鞅的方法,得到了任意无限连通二根树上二阶非齐次马氏信源关于广义赌博系统的一类广义渐近均匀分割性定理,也称广义ShannonMc Millan定理,并推广了已有的结果 。     

生物序列分析

这次演讲将回顾近 1 0多年来应用某些随机模型于生物序列分析的研究工作 .这些模型本身有很长的历史 ,可追溯到 3 0多年以前 ,尽管从那时起 ,这些模型已经产生了很多新的变种 .在生物序列分析中模型的作用是归总那些涉及到在生物信息学中已知的模体 (motif)或域 (domain)的信息 ,并且提供一种工具在另一序列片段中寻找模体或域的实例 (instance) .我们将逐步介绍模体模型 ,从非常简单的 ,非随机情况开始 ,进而是更复杂的情况 ,直至近来的关于模体的剖面隐马氏模型 .第二个例子是来自利用一个或两个物种的序列数据进行基因发现 ,其中广义隐马氏模型或广义成对 (pair)隐马氏模型已被证实非常有效     

向量值有限平均MDP

讨论了向量值离散时间平均准则下的有限马氏决策模型；在采取确定性平稳策略时所得马氏决策过程为遍历的假设下，证明了存在一个至多在Ｋ－１个状态是随机的平稳最优策略，并给出了其线性规划算法。同时证明了存在强最优策略的充要条件是其存在强确定性平稳最优策略。     

密度演化方法在求解股市上扬天数中的应用

将股市上扬的天数转化为随机游程的长度，利用密度演化方法求得了股市上扬天数的分布以及均值和方差该文首次将密度演化方法用来研究股市的一般宏观规律，其结论可指导投资决策．     

随机环境中的线性控制分枝链

介绍了随机环境中线性控制分枝链的概念，在文献[5]的基础上，进一步讨论了母函数之间的关系；得到了随机环境中的线性控制分枝链的期望公式，介绍了方差函数的求法．     

无界报酬向量值折扣马氏决策规划—最优平稳策略及算法

本文主要讨论了无界报酬向量模型的平稳策略问题，给出了改进平稳策略的方法，建立起向量模型的最优方程，获得平稳策略为强最优策略的充要条件．指出最优平稳策略的期望报酬函数必为极大不动点，最后提出一种寻求最优平稳策略的策略迭代算法．     

基于无偏灰色-马氏链组合模型的股价研究

通过对股票价格运行特点分析，将这一随机时间序列分解成由灰色模型拟合的趋势变动序列和马尔可夫链，并在对两详细剖析的基础上建立了无偏灰色—马氏链组合模型，以此预测上证综合指数的区间概率分布、平稳分布、均值以及平均涨落时间，检验和实例表明该模型具有较高精度和应用价值．     

平面布朗运动首中带形之分布

首中时是近代马氏过程的一个重要概念．作为强马氏过程的布朗运动，其首中某集的时间或位置的分布对于研究质点运动以及位势论中的Didchlet问题与平衡问题都有重要意义．球面的首中与末遇分布在六几年就已解决，1981年白苏华等在文献[1]给出了平面布朗运动首中椭圆的分布，本文用类似方法求出平面布朗运动首中带形之分布。     

一种新的支撑矢量机快速训练算法

用支撑矢量机（SVM）分类时，针对大规模数据集，SVM的训练成为一个难题，提出了一种采用样本至某一类的马氏距离来提取可能为支撑矢量的数据的方法，同时阐明了如何解决在输入空间和特征空间中求马氏距离所遇到的问题，利用特征值，特征矢量及伪逆运算的并行计算方法，建立了一种提取支撑矢量的快速算法，用该方法对训练数据进行预处理后，可以加快SVM的训练速度，实验结果也表明了该方法的有效性。