基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．     

非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法(英)

建立了一个用于求解非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法，在空间和时间方向上该方法分别具有四阶和两阶精度. 为了证明解的存在唯一性，建立了一个单调迭代算法，该算法也给出了一个求解算法. 同时讨论了数值解的收敛性. 数值结果显示了该方法的优越性.     

马尔可夫链在太湖流域梅雨期预报中的应用

依据1954~1991年太湖流域的入、出梅日期以及梅雨集中期,应用马尔可夫链预报了太湖流域1992年和1993年的梅雨期,并利用其平稳分布分析了梅雨期系统在各状态下的概率.应用结果表明:在太湖流域气候条件稳定的情况下,历史数据越多越精确,预测也就越可靠;以马氏链预测梅雨状态的方法是一种概率预报方法,需通过大量的预测检验才能显示出该方法的准确性和可靠性.     

一类保费与理赔相关的破产模型

对经典poisson风险模型推广至一种相依的结构,索赔产生时以概率P的可能性同时产生一次续保.对此模型,得到了最终破产概率的一般表达式和破产概率的一个上界估计.     

浅析如何减小煤质分析中的误差

简述了煤质分析的概念与所包括的分析内容,分析了误差产生的原因,提出了减小误差的方法。     

二维连续型随机变量和的分布的计算

本文给出一种较直观又简洁的计算二维连续型随机变量和函数分布的方法.     

复合负二项风险模型的破产概率

讨论了一般情形的复合负二项风险模型，得出了初始资本为。时的破产概率以及初始资本为u（u≥0）时的破产概率的一般公式．     

带干扰的保费随机收取的风险模型的破产概率

本文在经典带干扰Poisson模型的基础上进行了一定推广,研究了带干扰的保费随机收取的风险模型,利用鞅方法得到了该模型下破产概率的Lundberg不等式及其精确表达式,比较了几种相近模型下Lundberg指数之间的大小关系,并将结果推广到了多维情形.     

用契比谢夫不等式估计设备失效概率的上限

可靠度的估计是可靠度分析中重要问题，本文分析当强度、应力的分布函数未知时，估计机械设备失效概率。     

势垒的非对称性对隧穿几率的影响

在有效质量近似的框架下,应用传递矩阵理论研究了势垒的非对称性对单电子隧穿几率的影响.结果表明：隧穿过程的势垒的形状对隧穿几率影响很大,势垒的对称性破坏的越严重,在低能区域发生共振隧穿的可能性越小.这些可以为设计和制造更加优化的共振隧穿器件提供一定的理论指导.