一维铁磁链的改进孤子解*

本文仔细考虑了一维铁磁链的自旋概率幅运动方程中的非线性项对孤子激发的影响，由此得到一改进的孤子解。     

动态模糊（DF）数的概率空间初探

给出动态模糊数的概率度量空间理论初步     

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．     

关于样本区间长度的联合分布

设（X1，X2，…，Xn）为服从I=[0，1]上均匀分布的简单随机样本，它们将[0，1]分成（n＋1）个样本区间，以Y0，Y1，…，Yn分别表示这些样本区间的长度．本文讨论Y0，Y1，…，Yn的联合分布及其极限分布．     

公路建设项目水环境风险评价方法

基于某高速公路环境风险评价实例，对高速公路水环境风险评价方法进行了探讨。认为目前在公路交通危险品运输对地表河流的风险评价中，采用的风险概率计算模型应增加交通事故中的泄漏概率项；危险品的泄漏速率计算采用非稳态孔口出流计算方法比稳态孔口出流计算方法更符合客观实际。采用卷积分模型成功预测计算了危险品泄漏后河流中污染物浓度的分布。     

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．     

在线增强型复值混合信号盲分离算法研究

基于二阶统计量，对在线分离复值混合信号法进行了研究．假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求．结合非常态信号的独立性，构造出代价函数，利用梯度下降法推导出在线盲分离算法．通过盲分离算法的仿真试验，发现所提出的盲分离算法能充分利用复值非常态信号的二阶统计量，算法具有鲁棒性好、运算速度快和可在线实现等优点．     

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.     

基于相对论简并费米气体模型的Chandrasekhar极限

利用简并费米统计理论，并考虑到电子运动的相对论效应，求出白矮星的极限质量-Chandrasekhar极限质量，并进一步讨论了这一极限质量在恒星演化过程中的意义。