基于稳定分布的PARCH模型

本文首先介绍了稳定分布和基于正态分布、稳定分布的PARCH模型,并通过股票指数收益率的稳定化PP图和直方图发现其具有高峰厚尾特征.最后,通过上证指数的VaR计算,得到在金融风险度量中基于稳定分布的PARCH模型比基于正态分布的PARCH模型更加有效。     

一类具有病毒变异的随机SEIR传染病模型的灭绝性与平稳分布

本文将随机扰动引入一类具有病毒变异Logitic死亡率的SEIR传染病模型,研究其简化的非线性随机比例系统的动力学行为.首先证明随机系统全局正解存在唯一性.其次建立疾病灭绝的条件.然后通过构造随机Lyapunov函数证明系统存在唯一的遍历平稳分布.最后通过数值模拟说明结果的正确性.     

巴斯卡分布参数p的置信区间

讨论了巴斯卡分布与Beta分布的联系,并通过F分布的分位点给出了参数p的置信水平为1-α的置信区间.     

任意信源随机和的一类随机Shannon-McMillan定理

采用构造相容分布与非负上鞅的方法研究任意信源随机和相对熵密度的强极限定理,并由此得出若干任意信源,m阶马氏信源,无记忆信源的随机Shannon-Mcmillan定理.将已有的关于离散信源的结果加以推广.     

超临界水在倾斜光管中的传热不均匀特性研究

对超(超)临界压力下水在倾斜光管内的传热特性进行了比较系统的实验研究.实验段管径为φ32×3mm,倾角α=20°;试验压力P=23~34MPa,内壁热负荷q=300~500kW/m2,管内质量流速G=300~2000kg/m2s.得到了不同工况下倾斜光管内壁温和管内换热系数的周向分布及其变化规律,考察了压力、质量流速及热负荷对倾斜光管内壁温度的周向分布的影响,重点分析了管内上下母线处内壁温度差随工质焓值变化的特性及机理,讨论了大比热区水的物性变化对倾斜光管内传热不均匀性的影响,并与亚临界压力下的对应实验结果进行了比较.     

高温超导带材超导涂层局部脱黏后的电磁力学行为分析

高温超导带材因其高载流能力、低交流损耗等优点,在超导领域得到了广泛的关注,然而在带材的应用中出现的力学问题严重阻碍了其应用.基于此,本文分析了受外部磁场激励YBCO高温超导带材在超导层局部脱黏后的电磁力学响应.基于超导临界态Bean模型和弹性力学平面应变方法,给出了超导薄膜内正应力与基底界面处切应力相关联的控制方程,基...     

基于高次余弦散射分布的空间卫星可见光特性

基于几何光学和辐射理论,研究了空间卫星的可见光散射特性.空间卫星的背景辐射主要包括太阳的直接辐射和地球及大气的散射辐射,根据目标的结构特性与背景特性建立了空间卫星的几何模型和光照模型.分析目标表面状况,入射到目标表面的光线近似服从高次余弦散射分布,根据能量守恒定理及表面材料的高次余弦散射分布特性建立了目标散射特性的数学模型.通过矢量坐标变换确定太阳、地球、观测卫星在目标本体坐标系下的相对位置关系.根据给定的几何尺寸和表面物性参量仿真获得了目标在探测器入瞳处的能量分布及星等特征,目标本体与太阳帆板在探测器入瞳处的辐照度最大量级均为10-12 W/m2.仿真结果表明太阳帆板在目标特性分析时不可忽略,为空间目标的可见光探测提供参考数据.     

基于柯西分布的视频图像序列背景建模和运动目标检测

提出了一种用于视觉监视系统的基于柯西分布的发光模型的光照不变变化检测方法.假定视频图像序列中每个背景图像像素点灰度观测值的时序变化由白噪声引起,利用建立的初始化背景高斯统计模型对每帧图像进行归一化,得到了背景像灰度比值的分布符合标准柯西分布的结论,解决了柯西分布的模型参量估计问题.在变化检测的基础上,YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度被用来识别和消除由阴影和反光等引起的变化区域.结果表明,提出的背景建模方法对场景中各种光线变化、小的背景扰动等噪声具有稳健性,可以较为可靠地检测前景目标,识别和去除阴影和反光.     

稀土钐离子可见荧光量子产率的精确测试与计算

采用积分球配以CCD光谱测试系统,在蓝色半导体发光二极管激发下,对Sm3 掺杂的低声子能量、高折射率铋碲酸盐玻璃的荧光光谱进行测试。实现了荧光发射特性绝对评价为目的的绝对光谱功率分布测定,为发光与激光材料荧光发射特性的精确测量与表征提供了一种准确方法。荧光测试系统由直径为25.4cm的积分球配以CCD探测器组成,通过标准卤素灯定标,辅助卤素灯校正积分球内环境变化,解析出样品的绝对光谱功率分布,并进一步计算出光量子数分布,求得荧光量子产率等荧光特征参量。测试与计算结果表明,对应可见区Sm3 四个特征发射峰,总荧光量子产率为7.55%。     

约束最小二乘估计的优良性

对于线性模型y=Xθ ε,ε服从椭球等高单峰分布,未知参数θ满足不等式约束a′θ≥0,证明了在参数估计优良性的集中概率准则下,θ的约束最小二乘估计θ~*优于最小二乘估计θ.