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1.
参变随机过程与重随机参变过程的若干应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
参变随机过程(见[4]、[6],简记为 PRP)是通常随机过程及多指标过程概念的推广,而重随机参变过程(见[5],简记为 DRPP)则包含随机环境中的随机过程(RWIRE,见[1]、[2])以及随机对策为其特例,PRP 与 DRPP 理论是针对广泛的实际背景提出的,虽然还不成熟,但已可找到若干应用.本文将对此作概略的初步探讨.§1先对 PRP、DRPP 以及估量概率的概念作简单介绍;§2—§6分别概述 PRP 与 DRPP 在竞赛模型与随机对策、体育竞赛的现场指导、仿型预测与控制、选材模型等优化问题方面的应用。§7简述 PRP 与 DRPP 观点下的 RWIRE、Bayes 估计以及气象预报的某些方法.  相似文献
2.
不确定条件下企业的投资规模决策   总被引:7,自引:0,他引:7  
在未来不确定的情况下,以最大化投资机会的价值为出发点,用随机过程和实物期权的方法求出投资最优时机和最优的投资规模的函数表达式,并用数值解分析了其变化特征.  相似文献
3.
随机过程序列部分和的收敛性   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文讨论了随机过程序列部分和的收敛性问题,给出了部分和过程弱收敛于Gauss过程的条件,得到了随机过程序列场合的嵌入定理及强逼近定理.  相似文献
4.
POISSON单   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文给出了Poisson单的定义,讨论了它的基本性质、刻划及其在射线上导出的过程。  相似文献
5.
隐马尔可夫模型在语音识别中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
段红梅  汪军 《工科数学》2002,18(6):16-20
隐马尔可夫模型(HMM)的基本技术是语音识别中较为成功的算法,主要是它具有较强的对时间序列结构的建模能力。本首先深入浅出地介绍了HMM的基本技术和一个基于HMM的孤立词语音识别系统的构成方法,其次,基于HMM尚存有一些缺陷,造成语音识别能力较弱,为此本又进一步阐述了语音识别应用中的几种改进的HMM系统及目前的热点方法-HMM与ANN构成的混合网络。  相似文献
6.
随机模糊集与随机集   总被引:3,自引:1,他引:2  
本文研究了三个方面的工作:一是定义了一种模糊集上的可测结构,从而定义了随机模糊集,这些定义都与论域X上的拓扑结构无关。将通常意义下的集合看成特殊模糊集得到的通常集合上的超可测结构与文(3)中的定义一致;二是给出了随机模糊集、随机集的一些等价条件;三是研究了随机模糊集、随机集的分布与其有限维落影族的关系。  相似文献
7.
X(t)—Yψ(t)模型结构可靠度   总被引:3,自引:0,他引:3  
8.
药动学随机过程模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
用随机过程的方法 ,建立了一种用于分析药物在体内吸收、分布、消除的模型 ,推导了该模型的高阶转移概率矩阵 ,并对应用问题进行了讨论 .  相似文献
9.
搜索型随机格斗命中次数的分布与毁伤概率   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文研究了搜索型随机格斗模型,采用在时间[0,t]内射击命中目标次数的概率分布与毁伤概率指标来评定射击效果。文章对射击时间间隔随机变量服从的分布采用两种假设t指数分布与一般分布.对指数分布的假设,文章导出的结果比较完善;对一般分布的假设,文章导出了计算射击命中次数概率分布的计算公式。  相似文献
10.
随机度量理论及其应用在我国最近进展的综述   总被引:3,自引:1,他引:2  
本旨在全面综述随机度量理论及其应用过去十年在我国发展过程中所获得的主要结果与思想方法,本由十节组成,第一节对我们工作的背景-概率度量空间与随机度量空间理论作一简单的介绍;第二节给出某些有关随机泛函分析及取值于抽象空间的可测函数的预备知识,第三节阐明随机泛函分析与原始随机度量理论(本称之为F-随机度量理论)的整体关系,主要结果是在随机元生成空间上给出自然且合理的随机度量与随机范数的构造,从而将随机元与随机算子理论的研究纳入随机度量理论框架,主要思想是将随机泛函分析视为随机度量空间体系上的分析学而统一地发展;从而形成了发展随机泛函分析的一个新的途径-空间随机化途径;除此之外,在本节我们也从随机过程理论的观点出发首次提出对应于随机度量理论原始版本的一种新的随机共轭空间理论(叫作F-随机共轭空间理论),它的突出优点是能保持象随机过程的样本性质这样更精细的特性(本节由作的工作构成),在第四节,基于作最近提出的随机度量理论的一个新的版本(本称之为E-随机度量理论),从传统泛函分析的角度对过去已被发展起来的随机共轭空间理论(本称之为E-随机共轭空间理论)的基本结果进行系统整理并给以全新的处理(本节内容整体上由作最近的一篇论构成,也尤其提到朱林户等人的重要工作),在本节我们也以相当的篇幅论述F-随机共轭空间理论与E-随机共轭空间理论的内在关系与本质差异,在下面紧跟的两节,致力于E-随机共轭空间理论深层次的结果,尤其突出了E-随机赋范模与传统的赋范空间、E-随机共轭空间与经典共轭空间之间的内在联系;在第五节给出了几类E-随机赋范模的E-随机共轭空间的表示定理(主要由作的工作,作与游兆水及林熙合作的工作,还有巩馥州与刘清荣合作的工作组成),在六节给出完备E-随机赋范模为随机自反的特征化定理(主要由作及合作的工作组成),尤其是第五及第六节中,我们给出随机度量理论在随机泛函分析及经典Banach空间中若干实质性的应用;第七节简要给出E-随机赋半范模及E-随机对偶系理论初步;第八节简单阐明随机度量理论与泛函分析的关系;第九节简单阐明了随机度量理论与概率度量空间理论的关系,最后在第十节结合随机度量理论,Banach空间理论及随机泛函分析对发展随机泛函分析的空间随机化途径的合理性与优越性作了进一步的分析。  相似文献
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