具分布参数的广义随机神经网络的镇定

研究具分布参数的Cohen—Grossberg广义随机神经网络的镇定性。将所考虑的系统的解随机场关于空间变量的积分视为相应的由随机常微分方程描述的神经网络的解过程来讨论其镇定性。具体实施方法是运用Ito↑^微分公式沿系统对构造的关于空间变量平均的Lyapunov函数进行微分，从而克服了研究具分布参数随机系统无相应Ito↑^公式的困难。     

金融数学的发展及其在证券投资组合中的应用

论述了金融科学中一种新兴的数学工具和数学技术——倒向随机微分方程，通过运用倒向随机微分方程，研究当投资者以将来某一时刻获取一定数额的适应性收益为投资目标时，如何确定当前证券投资组合中各证券的投资比例．     

两指标随机过程的停止

利用停域定义了域流及过程的停止，将单指标停止σ－域的性质推广到了两指标的情形，并证明了停止后的过程仍保持鞅性、右连续性、一致可积性、Llog^ L-可积性等良好性质。     

随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用

针对随机模糊神经网络(SFNN)的网络结构没有明确的物理含义，仅仅是一种实现随机模糊逻辑系统的计算结构的问题，对其网络结构进行了改进，重新定义了每层的节点原型。改进后每层之间的物理含义明确且节点数目减少，从而计算量有所减少。对于SFNN的参数和结构，可以分别通过参数学习算法和结构学习算法来优化。将SFNN用于随机混沌时间序列预测，仿真结果表明：该系统由于引入了随机的概念，使网络能更有效地防止噪声的干扰，因而更适合于工程应用。     

一种随机利率条件下企业可转换债券定价的离散时间方法

在考虑了企业市场价值波动和利率及其期限结构的波动及两种波动之间的相关性的基础上 ,本文提出了一种可转换债券无套利定价的离散时间模型 .通过研究它与连续时间模型之间的关系 ,证明了这一模型的合理性 ,并得到了参数估计方法 .结合可转换债券的价值边界条件 ,就可以用这一定价模型计算出可转换债券的定价了 .作为离散时间模型 ,这一定价方法可适应可转换债券条款多变的特点 ,并在计算机上能方便实现 .     

岩体非线性随机分析优化算法的研究

运用最优化理论，通过构造公并准则函数序列，在近似可行概念和非线性加速单纯形法的基础上，提出了三维非线性位移随机分析的伸缩保养法，岩体的性态采用弹塑性－开裂模型描述，考虑工程中实测位移的随机波动性，应用随机分析的目标函数，非线性迭代采用收敛稳定的子增量变Kp法，工程实例表明该方法是有效和可行的。     

价格的统计分析

评述近年来运用物理学观点对于经济动力学方面的探索，介绍物理学家应用统计物理方法对于金融价格的经验统计规律性和价格涨落的随机过程模型的研究，并尝试性地评估物理学方法对于经济和金融问题分析的应用前景。     

RDSA算法最优的随机方向

给出了RDSA算法的渐近正态性，讨论了在两个标准下此算法的最优的随机方向。     

随机利率下的生存年金模型

改进了在传统保险精算学中假设利率为一个固定常数的情况下计算生存年金模型 ,讨论了随机利率下的生存年金的期望现值问题 ,分别给出了各年利率在相互独立和具有相关关系情况下计算生存年金期望现值的模型 .