不同分布(~ρ)混合序列加权和的完全收敛性

利用指数矩有限条件,研究了不同分布(~ρ)混合序列加权和的完全收敛性,建立并证明了关于阵列加权和完全收敛的两个重要定理,改进、统一和发展了Bai等、Song和Cai的主要结果.     

基于LVS集群技术和动态反馈分组加权轮叫调度算法的SAMC-CDN网络系统研究

随着Internet的飞速发展和其对人们生活的深入影响,越来越多的个人在互联网上购物、娱乐、休闲、与人沟通、获取信息;越来越多的企业把他们与顾客和业务伙伴之间的联络搬到互联网上,通过网络来完成交易,建立与客户之间的联系。互联网的用户数和网络流量正以几何级数增长,特别是文本、图像、音乐、广告、流媒体、动画等大量涌现,这对网络服务的可伸缩性提出很高的要求。另外,随着电子商务等关键性应用在网上运行,任何例外的服务中断都将造成不可估量的损失,服务的高可用性也越来越重要。研究如何缓解网络拥塞,提高用户获取信息的速度,并设计合理的框架,建立高性能、高可伸缩、高可用的网络服务。     

基于跳扩散过程的回望期权定价的数值算法

运用加权最小二乘蒙特卡洛模拟法(WLSM)研究标的资产服从跳扩散过程的美式回望期权定价问题,改进了Longstaff等提出的最小二乘模拟法.运用WLSM对美式回望期权进行定价,数值实验结果表明该方法具有较为显著的优势.     

改进的Canny算子在靶场光学数据处理中的应用

光学数据事后处理利用光学测角数据进行交会解算,由于存在光轴不稳定的现象,影响试验结果的准确性。在光学设备数据处理过程中,利用改进的Canny算子进行十字丝边缘检测,运用自适应的迭代阈值分割技术进行直线提取,采用加权整体最小二乘法获取十字丝中心坐标,利用计算得到的中心点位置进行设备光十字丝修正。结果表明,与其他高精度弹道对比,使用算法修正后的光学弹道相对于简单进行十字丝修正的光学弹道,无论是在反算测元测角、位置还是速度,总体精度要更高,因此采用基于改进Canny算子的边缘提取算法可以提高光学数据解算的精度。     

加权非等间隔灰色Verhulst模型及其应用

针对建筑物沉降监测数据量少、信息贫乏,且具非等时距、呈"S"形变化的特点,建立了能够反映饱和状态的非等间隔灰色Verhulst模型.因早期建模数据对模型预测精度贡献较小,而靠近预测时间的建模数据贡献则较大,故建模时按时间先后对建模数据赋予了不同的权重,以此体现贡献大小.实证分析表明,采用数据加权能够提高模型的预测精度,从对建模以外的监测数据预测结果来看,效果优于已有一些模型.     

多角度动态光散射加权贝叶斯反演算法

研究加权贝叶斯算法在多角度动态光散射法测量单峰分布颗粒体系的颗粒粒度分布中的应用.采用颗粒粒度信息分布为底数、调节参数为指数的权重系数给各个角度下的光强自相关函数曲线加入不同的权重系数，再利用传统的贝叶斯算法反演.模拟与实验结果表明，加权后的贝叶斯算法能获得分布误差更小的反演结果，有效地抑制了数据噪声的影响，提高颗粒粒度分布反演的准确性.     

A remark on strong law of large numbers for weighted U-statistics

Let {X,Xn; n ≥ 1} be a sequence of i.i.d.random variables with values in a measurable space(S,S) such that E|h(X1,X2,...,Xm)| ∞,where h is a measurable symmetric function from Sminto R =(-∞,∞).Let {wn,i1,i2,...,im; 1 ≤ i1 i2 ··· im ≤ n,n ≥ m} be a matrix array of real numbers.Motivated by a result of Choi and Sung(1987),in this note we are concerned with establishing a strong law of large numbers for weighted U-statistics with kernel h of degree m.We show that lim n→∞m!(n-m)!n!1≤i1i2···im≤n wn,i1,i2,...,im(h(Xi1,Xi2,...,Xim)-θ)=0 a.s.whenever supn≥mmax1≤i1i2···im≤n|wn,i1,i2,...,im|∞,whereθ=Eh(X1,X2,...,Xm).The proof of this result is based on a new general result on complete convergence,which is a fundamental tool,for array of real-valued random variables under some mild conditions.