自 激 滤 过 的 泊 松 过 程

给出了一类与过去事件点相关的滤过泊松过程（自激滤过泊松过程）的相关性质, 并将其应用于截断δ冲击模型标值过程和关系营销客户寿命价值的研究中, 得到了自激滤过泊松过程的一维特征函数、 二维特征函数、 一阶矩以及截断δ冲击模型标值过程的期望和平均客户寿命价值.     

齐次泊松响应的客户寿命值及性质

目前客户关系营销逐渐成为营销的主要策略,而客户寿命价值在客户关系营销中具有关键的作用。基于截断δ冲击模型及其标值过程的理论,研究了齐次泊松营销系统的客户寿命分布,得到了任意时刻客户寿命价值和全周期客户寿命价值的期望、二阶矩和方差等随机性质。     

截断δ冲击模型标值过程的协方差

在自激滤过泊松过程协方差研究的基础上,推导出了截断δ冲击模型标值过程的协方差的显式表达式,拓展了δ冲击模型理论。     

δ冲击模型寿命分布的积分计算及M函数的性质

冲击模型特别是δ冲击模型在可靠性理论中具有重要的作用。讨论了δ冲击模型寿命分布中多重积分的计算问题,并研究了由此积分引出的M函数的性质。     

一般离散开型截断δ冲击模型的寿命分布

δ冲击模型是可靠性数学中重要的冲击模型,它在保险、交通、关系营销中等许多领域都有重要的应用。定义了一类离散开型截断δ冲击模型,讨论了冲击间隔服从格点分布的离散开型截断δ冲击模型的寿命性质,在任意的失效临界值情形下,得到了系统寿命的精确分布及期望。特别地作为一个推论,得到了冲击间隔服从几何分布(即伯努利过程)的开型截断δ冲击模型的寿命分布。     

冲击时间间隔服从[0,b]均匀分布的截断δ冲击模型的参数估计

截断δ冲击模型是一类特殊的冲击模型,在可靠性数学理论中具有一定的研究价值.文章应用极大似然估计的方法对冲击时间间隔服从[0,b]上均匀分布的截断δ冲击模型的参数和δ进行估计,得到了模型的参数估计量和寿命期望.最后,用Mat lab R2013a对δ的估计量进行模拟,得到了δ和其他参数之间的变化关系.     

时间间隔服从一类特殊分布的截断δ冲击模型的寿命分布

讨论了一类特殊的截断δ冲击模型,获得了该类截断δ冲击模型的冲击到达时刻、冲击次数和任意时刻是否有冲击的概率分布.此外,还得到了系统寿命分布和期望.     

时间间隔服从具体分布的离散截断δ冲击模型的寿命分布

δ冲击模型是可靠性理论中的一个重要问题,它广泛应用于各个领域.讨论了一些具体的离散开型截断δ冲击模型,推导出了冲击间隔服从二项分布、泊松分布、离散均匀分布、正值泊松分布、对数分布的截断δ冲击模型的寿命性质.     

时间间隔服从对数分布的截断δ冲击模型可靠性分析

讨论了一种特殊的截断δ冲击模型:假设系统遭受到达时间间隔服从参数为q的对数分布的冲击,若距上次冲击后,时间超过门限值δ时还没有新冲击到达,则系统失效。使用全期望公式计算了此类截断δ冲击模型系统寿命的概率分布、期望和系统可靠度,分析了寿命期望与参数的关系。结果表明,平均寿命关于参数δ单调递增,而关于参数q递减。     

有重点伯努利冲击到达的开型截断δ冲击模型的寿命行为

研究了一种新的截断δ冲击模型,讨论了更新间隔服从非负几何分布离散开型截断δ冲击模型的寿命性质,即在任意失效临界值的情况下,得到了系统的寿命分布、平均寿命、可靠度函数与失效率函数.为了使结果更加直观,用图表的方式对平均寿命与一些特殊参数的关系进行了分析.     

δ-冲击模型及随机检测

讨论了δ-冲击模型,在泊松冲击流下给出了一些可靠性指标:系统可靠度函数和首次故障前平均时间。在假设检测间隔形成一个泊松过程的条件下,利用随机的思想来研究遭受随机冲击系统的最优检测问题。     

时间点服从0-1分布的离散型截断δ-冲击模型的寿命性质

研究了一类特殊的冲击模型—截断δ-冲击模型.假设系统冲击是否到达仅发生在整数时刻点上,并服从0-1分布,且当两次连续冲击到达的时间间隔大于门限值δ时,系统失效,得到了系统寿命的分布和期望.     

二维等熵流Chaplygin气体的平面δ-激波

研究等熵流Chaplygin气体的初值为2个常状态的二维黎曼问题.使用平面波法和特征分析方法,在适当的广义Rankine-Hugoniot条件和熵条件下,构造出该黎曼问题的5类平面波解,这些解由后向(前向)疏散波、后向(前向)激波、接触间断以及δ-激波构成.     

自激滤过泊松过程的协方差

主要利用特征函数与协方差的关系,以及重积分的性质,得到了自激滤过的泊松过程的协方差的显示表达式。     

冲击间隔服从泊松分布的δ冲击模型的可靠性分析

讨论了一种特殊的δ冲击模型,假设系统受到到达时间间隔服从泊松分布的冲击,当连续两次冲击的时间间隔超过门限值δ时,系统失效。我们计算了此类δ冲击模型系统冲击到达次数和冲击到达时刻的分布,并且进一步求出了系统寿命的概率分布和期望。     

基于点模型的Blending绘制和消隐方法

采用点八叉树数据结构并设计颜色融合数组, 解决了大型点云数据在绘制速度和质量方面的难点. 点八叉树数据结构可在耗时大的绘制过程执行前预先进行不可见点的剔除, 便于根据视点远近选择不同的细节层次和绘制策略, 以便控制绘制的复杂度与速度. 由插值误差δ控制的颜色融合数组在提高绘制质量的同时还实现了消隐.