由停时所确定的事件域

本文对于Markov过程的自然滤子详细讨论了停时前以及严格停时前的事件域,并给出介于首中时和逃逸时之间的停时的刻画。     

Ito游程理论与一般Markov链的平稳分布

在本文中,我们利用Ito游程理论给出一般Markov链的平稳分布,该公式包含了极小过程中断和含瞬时态的情形。最后我们给出一个含瞬时态的Markov链的计算例子。     

Motoo理论的推广

在本文中，我们证明了右过程的正则集与可料停时不交，从而把本尾理论从Hunt过程推广到更一般的右过程。     

基于局部递归线性NF模型智能非线性识别系统设计

主要研究了智能非线性识别技术在绕组建模中的设计;首先分析了模糊神经(NF)建模的相关属性,针对绕组建模系统所需要的控制性能,为了改善其控制性能,实现可靠的容错系统,提出一种新的基于模糊神经网络NF的模拟模型,将该模型应用到基于递归的局部线性模糊神经网络(RLLNF),该网络通过局部的线性模型树(LOLIMOT)训练,设计出一种改进的基于树的增量学习算法;最后设置时间间隔在220 s和225 s之间的实际的绕组过程,通过仿真实验结果表明,将提出的NF模型与其他已知智能算法,即多层感知器(MLP)等进行比较,所设计的系统更具有可行性与高效性。     

广义Kolmogorov矩阵的遍历性

在本文中,我们证明了广义Kolmogorov矩阵所对应的Markov链的强遍历性与指数遍历性,并且给出它的最大指数遍历常数的一个下界。