极值分布指数的Pickands估计的渐近正态性

本文中，我们在很弱的条件下证明了极值分布形状参数的Ｒｉｃｋａｎｄｓ估计的渐近正态性．改进了Ｄｅｋｋｅｒｓ和ＤｅＨａａｎ在１９８９年给出的结果．另外，我们得到了几个关于正规变化函数的结果．     

双面理想完整约束系统的机械能守恒律

研究双面理想完整约束系统在约束不是定常且主动力不是有势时的机械能守恒律. 建立系统的能量变化方程,给出存在机械能守恒律的充分必要条件. 分析有机械能守恒律的12种情况. 最后给出说明性算例.     

高分子材料湿度含量对其力学性能的影响的实验研究

本文从实验的角度对湿度因素影响下的高分子聚合物材料的力学性能进行了研究。选用了尼龙6材料进行了一系列的有关湿度实验，通过不同含湿率下与时间相关的材料性能实验首次从实验上证明高分子聚合物材料存在湿度-时间等效性。即对材料力学性能而言延长作用时间与增加材料含湿率与等效的，并且具体给出了尼龙6材料的湿度-时间等效关系。如该材料在不同含湿率下的广义曲线，本文工作为进一步研究湿度因素影响下的材料性能提供了实验依据。     

GM(1,1)模型的理论缺陷及其基于时间响应函数的优化分析

分析了GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷和禁区,指出在形成预测模型时规定X^(1)(1)为已知条件是不合理的,应根据实际情况选用其他数据.构建了基于时间响应函数的优化模型,按照变化系数阀值,界定了优化模型的有效区.经过数值模拟,发现优化的GM(1,1)模型优于传统GM(1,1)模型,因此,提出的新的优化模型,为提高GM(1,1)模型预测精度提供了新的途径.     

风险投资和大额索赔下更新模型的破产概率

本文考虑了带有风险投资的更新风险模型,基于该模型分析了大额个体索赔情形下保险公司破产概率的渐近行为.作为推论,对于Pareto型索赔额我们给出了一个相当简洁的渐近公式.     

基于微分算子的边缘检测法在基因芯片图像识别中的应用

一种基于梯度算子和拉普拉斯算子检测医学基因芯片荧光数字图像边缘的方法．数字图像经过图像增强等预处理以后，突出了我们感兴趣的数字图像特征，根据数字图像灰度变化的趋势，用灰度变化的一阶导数(梯度算子)检测图象中的边缘区域；用灰度变化的二阶导数确定图像边缘的中心位置．最后根据某些预定的准则把满足这些准则的象素组成一条边缘．     

Large-time Behavior of Solutions to the Stokes Approximation Equations for Two Dimensional Compressible Flows

In this paper, we study the large time asymptotic behavior of solutions to both the Cauchy problem and the exterior problem of the Stokes approximation equations of two dimensional compressible flows.     

B值随机变量阵列加权和的完全收敛性

设{X_ni:1≤i≤n,n≥1}为行间独立的B值r.v.阵列,g(z)是指数为1/p的正则变化函数,r>0,{ani 1≤t≤n,n≥1}为实数阵列,本文得到了使(?)成立的条件,推广并改进了Stout及Sung等的著名结论.     

朱家尖潮间带底栖海藻分布特征

2008年5月至2009年2月对浙江舟山朱家尖情人岛潮间带的大型海藻进行了调查,初步查明该潮间带大型海藻的组成、分布和温度属性,并利用相似性指数（Sc）分析了调查海域潮间带大型海藻相似性值.结果表明：采集到的34种海藻隶属3门23属,其中绿藻门（Chlorophyta）7属8种,红藻门（Rhodophyta）14属20种,褐藻门（Phaeophyta）6属6种.春季主要优势种为铁钉菜（Ishige okamura）、孔石莼（Ulva pertusa）、小杉藻（Gigartina intermedia）;夏季为铁钉菜、羊栖菜（Sargassum fusiforme）、小石花菜（Gelidium divaricatum）等;秋、冬季节为铁钉菜.红藻门种类在调查海域的出现频率为58.8%,为优势门类;绿藻门种类在该海域的总体水平分布呈均匀状态.70.6%的调查种类分布在低潮带,其中包括一些中潮带延伸种类,中、低潮带的海藻组成相似性值为0.36,并且中、低潮带的生境趋同效果大于高、中潮带.朱家尖潮间带大型海藻具有明显的垂直分带现象,温水性种类占绝对优势,优势种多为暖温性种.     

一类新的位置不变极值指数估计北大核心CSCD

重尾分布可以很好地解释资产价格,收入分配,水文地质,社交媒体等经济,自然与社会现象,准确估计极值指数成为重尾分布应用的关键技术,1975年Hill估计的提出开辟了极值指数估计的先河,直到今天极值指数的估计仍是重尾建模的重点.为克服已有估计中存在的位置变化和渐近性的不足,借用统计量M_n^((α))(k_0,k)的渐近展式提出了一类新的位置不变极值指数估计(NLIE),在二阶正则变化条件下研究了其渐近展式以及阈值的最优选取,通过Monte-Carlo对NLIE与Fraga Alves所提的经典位置不变估计量γ_n^H(k_0,k)进行了模拟比较.结果表明,NLIE的效果更好.