若干矩阵Г分布的相关分布

本文研究了与矩阵Г分布相关的若干分布的密度函数，利用矩阵Г分布的特征函数和它的Bartlett分解等方法，获得了与矩阵Г分布相关的几个分布的密度函数解析表达式，它们包括Г分布随机矩阵的子矩阵、行列式、迹和特征根的分布密度，进一步还得到了相关系数矩阵的分布密度函数形式．     

基于SVM局部后验概率融合方法研究

研究了基于支持向量机的后验概率的应用,提出了对样本集进行分解,以产生局部后验概率,根据模式的稳健性对局部后验概率进行凸组合融合的方法.     

若干矩阵Γ分布的相关分布

本文研究了与矩阵Γ分布相关的若干分布的密度函数,利用矩阵Γ分布的特征函数和它的Bartlett分解等方法,获得了与矩阵Γ分布相关的几个分布的密度函数解析表达式,它们包括Γ分布随机矩阵的子矩阵、行列式、迹和特征根的分布密度,进一步还得到了相关系数矩阵的分布密度函数形式.     

随机时变线性系统的稳定性

利用构造二次型Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数和Ｉｔｏ公式研究了一般ｎ维时变线性Ｉｔｏ型随机微分系统的稳定性,给出了二维时变线性系统的三种常见情形的均方指数 稳定或均方渐近稳定的充分判据。     

支持向量机在小样本识别中的应用

针对癌症细胞诊断过程中样本采集困难，数目偏少的实际情况，在癌症的早期诊断中引入了一种新的模式识别方法——支持向量机．该方法基于统计学习理论的原理，较好地解决了小样本的学习分类问题，通过对具有不同性状的癌前增生细胞进行分类识别验证，支持向量机取得了较传统分类方法更好的识别效果。     

一类两种群随机生态系统的稳定性

利用构造广义二次三项式作为随机李雅普诺夫函数的方法讨论了两种群随机Volterra生态系统的全局渐近稳定性，并对一类特殊情形给出了全局渐近稳定性的充分判据，推广了常微系统已有结果．     

随机微分方程的全局渐近稳定性

讨论了It型随机微分方程的解过程关于集{‖x‖＜ε}的常返性，并得到了方程的平凡解的全局渐进稳定性新的判据，从而推广了胡宣达的相应结果.