回归估计样本容量的确定

本文就回归估计量回归系数已知和未知两种情况，给出确定样本容量的方法．     

The MAP/PH/N retrial queue in a random environment

We consider the MAP/PH/N retrial queue with a finite number of sources operating in a finite state Markovian random environment. Two different types of multi-dimensional Markov chains are investigated describing the behavior of the system based on state space arrangements. The special features of the two formulations are discussed. The algorithms for calculating the stationary state probabilities are elaborated, based on which the main performance measures are obtained, and numerical examples are presented as well.     

基于空间统计模型的热带气旋路径模拟及其风险评估

该研究致力于建立台风路径模拟模型,目的在于提高风险评估的稳健性和实用性。首先,采用中国台风网提供的CMA-STI热带气旋最佳路径数据集,以广东省为研究区域,通过引入空间统计模型,结合马尔可夫—蒙特卡罗方法模拟了西北太平洋的热带气旋路径。进一步,参数和非参数假设检验结果表明模拟结果是合理的,可以作为风险评估的数据来源。在此基础上,本研究模拟出620年的台风路径,给出了以地级市为基础的重现期估计和风险图绘制方法。研究发现,模拟数据克服了历史数据的时空局限性,与历史数据相比较,基于模拟数据估计的重现水平更具准确性和稳定性;其次,采用模拟方法还可以绘制出历史数据无法实现的大比例风险图,很大程度上提高了风险评估的实用性.研究结果可以作为保险行业开展巨灾保险业务,政府部门制定防灾减灾规划的科学依据.     

室内环境下基于边际约束的快速路径自主探索算法

为了提高移动机器人在室内未知环境的自主探索能力,实现移动机器人在探索目标点之间的安全、快速移动,提出一种基于边际约束的快速路径自主探索算法。首先,将机器人自主探索问题描述为部分可观测马尔可夫决策过程模型。之后,在传统的快速扩展随机树(RRT)算法基础上,将随机树的生长空间划分为边际四象限空间,结合启发式评估函数的评价。该算法加快了移动机器人在探索目标点之间的移动速度,同时减少了随机树的节点,降低了对内存空间的占用。通过Matlab仿真实验,在实验设定的仿真环境中,该算法比传统RRT算法在时间上缩短约了75%,节点数量减少了约80%,并在机器人操作系统的仿真实验中验证了算法的实用性。     

基于马尔可夫决策过程的医疗检查预约优化模型

医技部门的医疗检查如电子计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像设备（MRI）、X射线（X－rays）常常有如下三种病人类型：门诊病人、住院病人和急诊病人。针对不同病人类型的需求特点，运用马尔可夫决策过程原理和动态规划方法，建立了医疗检查设备的预约优化模型，并证明了模型的最优性质，得出了不同病人类型的最优预约策略。数值算例的结果表明：本文的预约策略不仅易于实施，而且，通过该模型获得的最大收益比按传统先来先预约的模式所获得的收益要大。     

具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛(英文)

本文研究了具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛,通过运用Lyapunov函数、随机分析技巧和推广了的Halanay不等式,得到了上述模型为弱收敛的充分性条件,并且我们揭示了对上述递归神经网络模型所确定的segment过程的转移概率的极限分布是此模型的解过程的唯一的遍历不变概率测度.此外,我们还给出了例子和数值模拟来说明我们结论的正确性.     

MARKOV SKELETON PROCESS IN PERT NETWORKS

In this article, we investigate Programming Evaluation and Review Technique networks with independently and generally distributed activity durations. For any path in this network, we select all the activities related to this path such that the completion time of the sub-network （only consisting of all the related activities） is equal to the completion time of this path. We use the elapsed time as the supplementary variables and model this sub-network as a Markov skeleton process, the state space is related to the subnetwork structure. Then use the backward equation to compute the distribution of the sub-network＇s completion time, which is an important rule in project management and scheduling.     

关于最小二乘法估计量性质的一个注记

本文指出了文献［１］中最小二乘法估计量性质证明过程中的不妥之处，并且给出了正确的证明方法．     

基于连续HMM的汉语数码语音识别系统

探讨了连续隐马尔可夫模型的基本原理及其在汉语数码语音识别中的应用,实现了一个汉语数码语音识别系统,其正确识别率达到99%以上。     

电子转移速率理论研究：运动谱窄化所导致的非马尔可夫电子转移过程

严格的速率方程理论得到的总是非马尔可夫的，可是大部分实验都可以用马尔可夫的、即传统的速率常数基础上的反应动力学方程来描述．针对这一问题研究了电子转移过程中的马尔可夫/非马尔可夫特性．以最简单的两态电子转移反应为体系，以其在德拜溶剂中的严格动力学解为标定，采用光谱领域著名的Kubo运动谱窄化线型函数及其特性参数来描述电子转移过程中的马尔可夫/非马尔可夫本质．该马尔可夫特性参数是相干转移耦合与溶剂环境涨落相互影响共同作用的结果，以它为基础说明了大部分实验确实可以通过传统的速率方程来描述，而非马尔可夫速率过程最