极值类型定理的注记

设{Xn}是一列随机变量，Ma=(n)V(i=1)Xi，在{Mn}的分布函数与某非降函数g(n)相关联的情况下，讨论了{Mn}的极限分布。     

极值类型定理的推广

把极值类型定理中的ｎ次方进一步推广成Ｕ（ｎ）次方，其中Ｕ（ｎ）是正则变化函数，它的指数大于零；同时通过一定的限制，得到相依序列随机样本的极值。     

具有极值指数的平稳序列在任意区间上的最大值

去掉条件Ｄ（ｕｎ）以后，对平稳序列在任意区间上的最大值作进一步的讨论，得到定理设（ζｎ）是平稳序列，以任意的τ〉０，在在实数列（ｕｎ（τ），满足ｎ（１－Ｆ（ｕｎ（τ））→τ〈∞且条件Ｄ（ｕｎ（τ），ｔｎ）成立，Ｉｎ是含γｎ个整数的区间，γｎ＝（ａｎ）（０〈α〈∞），则１．存在常数θ，θ′，０≤θ≤θ′≤１，有ｌｉｎｎ→∞Ｐ（Ｍ（Ｉｎ）≤ｕｎ（τ））＝ｅ＾－θａτ。     

极值指标下平稳序列的风险测度

平稳金融序列存在相依性,不满足独立同分布假设下极值理论的条件约束.讨论了极值指标下平稳随机序列的风险测度,通过估计极值指标θ并修正广义极值分布的位置参数和尺度参数,得到平稳随机序列的风险值.实证和检验表明平稳金融序列需要极值指标修正模型,提高风险值估计的准确度.     

二元极值分布参数的最大似然估计与分步估计

考虑二元极值分布参数的最大似然估计与分步估计的渐近协方差阵，得到分步估计关于最大似然估计的渐近效率，表明分步估计是一种实用的方法。     

m-相依随机变量序列的中心极限定理及逼近速度

令m-相依的随机变量{X_k,k≥1}是一同分布且平稳的序列且存在随机数列{N_n,n≥1}与序列{X_k,k≥1}独立,关于该序列的部分和为■.则在N_n的某些假设条件下可得到随机变量X_k的部分和序列{S_(N_n),n≥1}的极限分布,以及其与标准正态分布逼近速度的估计.     

α-弱相依序列加权和的几乎处处中心极限定理

设{Xn,n≥1}为一零均值有界的α-弱相依序列,满足∑∞i=1θi<∞;{ani,1≤i≤n,n≥1}为一实值三角阵列;令Sn,k=∑ki=1aniXi,1≤k≤n.利用随机变量加权和的弱收敛定理与Borel-Cantelli引理,在适当的假设条件下,给出了非平稳有界的α-弱相依序列加权和Sn,n的几乎处处中心极限定...     

基于改进广义极值分布的核管道最大腐蚀深度预测

针对核管道腐蚀的环境复杂性和过程随机性问题以及极值分布模型选择不当所引起的拟合误差问题,采用广义极值分布模型预测核管道腐蚀深度的发展规律,并提出基于免疫遗传算法参数优化的核管道最大腐蚀深度预测及评估方法:对核管道取样管段上腐蚀深度进行统计分析,计算相应的累计概率;利用免疫遗传算法优化广义极值分布函数的统计参数,得到核管道最大腐蚀深度的概率分布函数;由小样本腐蚀深度预测整条管道的最大腐蚀深度ydi,并评估超过最大腐蚀深度ydi的概率.利用不同核管道腐蚀深度进行计算机预测仿真.研究结果表明:改进后的广义极值分布模型不会受限于样本极值数据的具体分布,具有较好的通用性,且模型参数寻优过程收敛速度快,拟合效果较理想.     

关于随机向量序列极值的一些结果

利用正则变化函数,刻画独立同分布随机向量序列的极值分布的对称吸引场;将随机变量第ｋ个极值的一个结果推广到随机向量上;给出了关于多元分布函数乘积的吸引场问题的一个充分条件。     

强相依非平稳序列位置和高度的联合极限分布

{ξ,i≥1}为标准化的正态序列,相关系数rij=Cov(ξi,ξj)。M(nk)是{ξ,i≥1}第k个最大值,L(nk)是其出现的位置,本文在条件:j-i→∞时rijlog(j-i)→γ∈(0,∞)下,得到了L(n2)和M(n2)的联合极限分布。     

不同分布相依序列部分和的完全收敛性

讨论了不同分布的~ρ序列的部分和在含有慢变函数因子的情形下的完全收敛性的充分条件,其中关键的矩条件仅仅是相对应的E|X0|ph(|X0|1/α)<∞.特别地,对同分布序列获得了与独立情形下的Baum和Kate定理一致的充分条件.     

B值m相依随机元序列的中心极限定理

讨论B值m相依随机元序列的中心极限定理,给出其成立的一个充分条件,并研究空间型与B值m相依随机元序列中心极限定理的关系．     

对数广义误差分布极值的渐近展开

研究了同服从对数广义误差分布独立随机变量序列{X_n,n≥1}的规范化最大值的极值分布展开性质.     

弱相依条件下的多维Poisson定理

对熟知的Ｐｏｉｓｓｏｎ定理进行拓广研究，得到在弱相依条件下的多维Ｐｏｉｓｓｏｎ定理     

最大稳定极值区域与笔画宽度变换的自然场景文本提取方法

针对从背景复杂、视角多变、语言形式多样的场景图像中难以准确提取文本信息的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)和笔画宽度变换(SWT)场景文本提取方法。该方法结合MSER、SWT算法的优点,采用MSER算法的准确检测文字区域,建立文本候选区域,利用SWT算法计算文本候选区域笔画宽度得到候选文本区域的笔画宽度;根据笔画宽度图,利用连通域标记建立笔画宽度连通图,然后根据笔画宽度连通图,建立笔画连通图的启发性规则,删除非文本候选区域,并根据文本的几何特征分析及局部自适应窗口最大类间方差(Otsu)分割,有效提取出自然场景图像中的文本,文本提取的准确率、召回率及综合性能分别为0.74、0.64及0.68。仿真实验结果表明,在文本视角多变,字符大小、尺寸、字体各异的复杂条件下,所提方法具有较好的鲁棒性,适用于多语言和多字体混合的场景文本提取。     

强相依平稳正态序列的部分和与最大值的联合极限分布

设X1，X2，…是标准化平稳正态序列，协方差ρn=EX1Xn 1。在ρn和（ρnlogn)^-1都单调且收敛到0的情况下，得到了∑i=1nXi与max{Xi|1≤i≤n}的联合渐近分布。     

具有随机足标的强相依正态序列部分和与最大值的联合极限分布

设X1,X2,…是标准化的平稳正态序列.Mn=max1≤i≤nXi,ρn=EX1Xn+1,Sn=∑ni=1Xi,{N(n)}是一列取非负整值的随机变量,且N(n)nPη>0,η为随机变量.在ρn和(ρn·logn)-1都单调趋于0的条件下,得到了MN(n)和SN(n)的联合极限分布.     

平稳序列在任意区间上的极限分布

着重讨论了弱混合条件D(u_n,t_n),D’(u_n,t_n~(c))下,平稳序列在任意区间I_n上的第r个极值的极限分布.得到当I_n是含v_n个整数的区间时,即当v_n～θ_n.0<θ<1,对整数r≥1,有     

样本相对熵与相依随机序列的若干小偏差定理

设{Xn,n≥1}是任意连续型随机序列,引入相对熵hμμ(w)作为随机序列{Xn,n≥1}的概率测度μ与参考测度μ之间偏差的一种随机性度量,在适当条件下,给出了任意连续型随机变量部分和小偏差定理.