漂移为μ的Brown运动的小波稠度

研究了随机过程：Y（t)=x μt σB（t)，在小波变换下的稠度。     

带Brown运动的Poisson-Geometric风险模型的破产概率

结合经典风险模型,建立新风险模型,使保单以Poisson过程到达,同时所收保费为随机变量,而理赔次数服从Poisson-Geometric分布,并且带有Brown运动;对此模型进行分析,得到了破产概率的表达式及上界.     

带标准Brown运动扰动风险模型的破产概率模拟计算

当索赔额序列服从重尾分布时,带标准Brown运动扰动风险模型的破产概率无解析表达式。首先提出一种模拟带标准Brown运动扰动风险模型盈余轨道的程序思想,结合Monte-Carlo方法,讨论风险模型在有限时间内的破产概率,并通过数值算例验证了程序的有效性。其次根据中国太平洋财产保险股份有限公司2014年和2015年的数据,利用统计分析方法,采用广义Pareto分布刻画重大理赔额序列,Poisson过程刻画理赔次数,标准Brown运动刻画其它风险干扰因素。最后对该公司有限时间内的破产概率进行了Monte-Carlo模拟计算。由于综合考虑了其他营业支出及风险干扰等影响因素,使得保险公司在有限时间内的破产概率模拟计算结果更加贴合实际。     

一类递减信息族的性质及其证明

构造了一类基于Brown运动的单参数递减信息族{Ht}t≥0，并证明了其某些性质。     

二车道和三车道公路超车的概率算法

双向三连道运行模式与双向二车道运行模式相比，在通行能力、超车自由度，以及交通安全等方面，是否存在显著的优势，目前尚缺乏理论上的证明。本文试图利用概率计算的方法，就此问题做了初步探讨。     

基于蕴涵算子族L-λ-R_0的模糊推理三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族的模糊推理的思想,并给出了基于蕴涵算子族L-λ-R0模糊推理的三Ⅰ支持算法,这将有助于提高推理结果的可靠性.     

改进的拟牛顿非凸族算法的收敛性

对于无约束最优化问题min f(x),x∈Rn,提出了一类改进的拟牛顿非凸族算法,并结合一类更广泛的线性搜索,在目标函数凸的条件下,证明了算法的全局收敛性。     

无界区域上的Dirichlet问题

讨论了无界区域上，边界函数无界的Ｌａｐｌａｃｅ方程Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ问题正规解的存在唯一性，给出了其唯一解的概率表达式     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法.与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置.实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪.     

A novel DNA computing model based on RecA-mediated triple-stranded DNA structure

The field of DNA computing emerged in 1994 after Adleman’s paper was published. Henceforth,a few scholars solved some noted NP-complete problems in this way. And all these methods of DNA computing are based on conventional Watson-Crick hydrogen bond of doublehelical DNA molecule. In this paper, we show that the triple-stranded DNA structure mediated by RecA protein can be used for solving computational problems. Sequence-specific recognition of double-stranded DNA by oligonucleotide-directed triple helix (triplex) formation is used to carry out the algorithm. We present procedure for the 3-vertex-colorability problems. In our proposed procedure, it is suggested that it is possible to solve more complicated problems with more variables by this model.     

图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA计算模型

给出了图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA算模型及其实现算法．算法的时间复杂性是O(q),编码最小覆盖问题所需的核苷酸片段种类为n,其中n,q分别是图的规模和边数．在算法中,所用酶的种类也等于图的规模．而且,算法不需要复杂的单链DNA自身退火反应和PCR扩增．     

不完全寿命威布尔分布三参数最大似然估计式求解

给出了采用二分法求解不完全寿命威布尔分布三参数最大似然估计式的原理、具体方法、框图、算例     

一类Dirichlet外问题数值解的概率方法

Dirichlet外问题的定解区域是个无界区域,一般的数值方法需要对定解区域进行剖分,因而无法解决外问题．现在提出一种新的有效的概率数值方法,它从解的随机表达式出发,将无界区域上的问题转化成区域边界上的问题,此时,只要在边界上进行剖分,将问题离散化,然后在无界区域外的有界区域内构作一个辅助球,并且利用布朗运动、漂移布朗运动从球外一点出发,首中球面的位置和时间的分布,就可以获得Dirichlet外问题的数值解．     

具有真实感的虚拟人头部的一种构造方法

在人类交流信息、情感和动机暗示的广泛能力之中，面部是其中最关键的组成部分之一．因此，具有真实感的三维人脸模型的构造和动画是计算机图形学领域中一个重要的的研究课题．如何能够便捷有效的构造出具有真实感的三维人头部模型是其中一个难点．本文介绍了一种三维人头部模型的构造方法．该构造方法基于一个已存在的三维头部的无个体特征的一般模型，该模型可以经过调整而创造出具有个性特征的头部模型；借助于从两张从正交角度拍摄的普通的某个人的二维照片上采集到的能够反映该个体特征的数据参考点作为控制点，通过DFFD(Dirichlet Free-Form Deformation)的自由变形方法，调整该三维头部模型，进行非线性变形，向特征人面部结构逼近，从而构造出具有个性化特征的头部模型．在此基础上，本文提出了对该方法的一种改进，即对用来进行控制非线性变形的参考点赋以不同的权值，进行分层次控制，从而使得三维头部模型能够更精确的再现个体特征．     

一种量子化学有限元并行计算方法

利用有限元法计算了量子化学中双原子分子的Hartree-Fock-Slater方程,用八节点等参元来离散所要求解的方程,在计算离散后的广义特征值问题时,采用迁移式子空间迭代法来求解.本方法能以较高的精度和效率求得所需的前q维特征值和特征向量,具有编程容易、子空间维数低和占用内存少的优点.所提方法也适用于并行计算,并行程序是在微机机群系统上发展的,用SPMD(singleprogrammultipledate)模式在MPI(messagepassinginterfaces)并行编程平台上实现,MPI系统用于处理机群节点间的通信.给出计算两个双原子分子——BH分子和LiH分子基态总能量的数值算例,获得了较精确的计算结果,显示了本方法的优越性.     

一族带有参数的三阶收敛迭代方法

根据经典牛顿法和Runge-Kutta方法的思想,文章提出了解非线性方程f(x)=0近似解的一族带有参数的迭代方法,即通过设定不同的参数值,从而得到不同的迭代方法。经收敛性分析和证明,得出该族方法都至少三阶收敛到单根,目前一些已知改进的牛顿迭代法都是该族方法中的特殊情况。最后用数值试验证明了该方法与同阶收敛性质方法相比具有一定的有效性。     

摆动滚子从动件凸轮廓线曲率半径计算的新方法

滚子摆动从动件凸轮机构经高副低代后得到等效的铰链四杆机构，利用三心定理及弗列登斯坦定理对等效机构进行运动分析后，可以得到确定凸轮廓线曲率半径的图解法．在图解法的基础上应用矢量分析法推导出了摆动滚子从动件凸轮廓线曲线率半径的计算公式，这样，确定了凸轮机构的基本尺寸及运动规律之后，即可方便地计算出凸轮廓线曲率半径，且根据计算结果正负可直接判断出凸轮廓线上各点的凸凹特性．     

一种具有姿态鲁棒性的三维人耳识别方法

针对现有三维人耳识别方法在姿态变化情况下性能下降明显的问题,提出了三维人耳沟回结构特征以及相应的三维人耳识别方法。通过曲面变化量对曲面的凸凹特性进行度量,进而提取入耳关键生理部件组成的沟回结构信息。利用提取的沟回结构特征进行三维入耳的迭代最近点（iterative closest point,ICP）粗对准,并进一步进行三维入耳ICP精对准。在UND生物识别图像库集合F和集合G上的实验显示,在姿态变化情况下该方法具有较好的鲁棒性,同时也取得了较现有基于ICP的三维人耳识别更高的识别率,用时更短。     

用BP神经网络构成三维视觉测量系统的新方法

提出一种基于人工神经网络的新的三维视觉测量方法，建立在三角测量原理上的传统的三维立体视觉测量技术会带入成像畸变非线性误差，这种新方法可以消除非线性因素的影响，采用正弦函数作为传递函数加快了网络的训练速度，提高了学习精度，对空间点位和尺寸测量的结果验证了方法的可行性，对影响系统测量精度的因素进行了讨论，并与传统立体视觉测量方法进行了比较。