两参数Wiener过程增量的Strassen型定理

本文通过建立两参数Ｗｉｅｎｅｒ过程增量的大偏差结果，在矩形集上研究了两参数Ｗｉｅｎｅｒ过程的大增量和小增量的Ｓｔｒａｓｓｅｎ型定理．

两参数Wiener过程的Csrg"非汉字符号"-Révész增量有多大

基于两参数Wiener过程增量的大偏差原理,给出了两参数Wiener过程增量的极限点集.

关于两参数Wiener过程增量有多小

本文讨论了两参数Wiener过程增量有多小的一些结果。相应于1参数情形首先找出正则化因子μT使μT inf inf sup sup |W([x,x+s]×[y,y+t])|的下极限为1,进一步给出较一般的下极限结果我们还讨论了相应的滞后增量情形的下极限。

两参数分数Wiener过程滞后增量有多大

主要讨论了阶为a(0<a<1)的两参数分数Wiener过程滞后增量有多大的问题.利用Csorgo M和ReveszP中的方法和子序列法,并借助ZHANG Li—xin等关于分数Wiener过程的最大值的概率不等式,获得几个关于过程滞后增量的极限定理.其结果是对Csorgo等和ZHANG等关于两参数Wiener过程增量结果的推广.

含过程噪声Wiener系统的递推两阶段参数估计

Wiener系统属模块化非线性系统,由一个线性动态模块串联一个非线性静态模块组成,因其结构简单、实用性强,在非线性系统建模中得到广泛应用.最小二乘算法估计过程噪声扰动的Wiener系统时会带有偏估计.为了获得无偏估计,本文提出了一种递推两阶段参数估计算法.首先用FIR函数和多项式函数分别逼近系统的动态传递函数和静态反函数,随后运用递推最小二乘算法和递推辅助变量算法进行参数估计,其中的辅助变量由第一阶段的辨识结果计算得到.研究结果表明,提出的递推两阶段参数估计算法可以得到待辨识Wiener系统的无偏估计,数值仿真验证了该算法的有效性.

EM算法在Wiener过程随机参数的超参数值估计中的应用

Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验估计中的应用。EM算法将随机参数作为隐含变量对先验信息进行整体处理,利用随机参数的期望值代替其估计值,通过Expectation和Maximization组成的递归迭代过程寻找超参数的估计值。仿真实验表明,EM算法相比于二步法提高了估计精度,特别是在采样数量较少时EM算法具有较大的精度优势。GaAs激光器实例应用表明EM算法不但具备很好的收敛性而且有良好的工程应用价值。

两参数随机过程的可分性与一致连续性

给出了两参数随机过程可分性的有关定义,讨论了等价的两参数可分随机过程的存在性、两参数随机过程可分的一个充要条件及一致连续的一个充分条件.

两参数OU过程的钟重对数律(英文)

在本文中,我们证明了两参数OU过程的钟重对数律．

两参数Gauss过程的增量

本文研究两参数Gauss过程的增量问题,在减弱文献中的一个基本条件的情况下,我们给出一个相应的结果。

两参数跳过程三点转移函数的连续与正则性

利用单参数跳过程已有结论，讨论了两参数跳过程三点转移函数的连续性，在坐标轴上的极限．

两参数跳过程三点转移函数的可微性(I)

讨论了当Ａ为单点集时两参数跳过程三点转移函数｛Ｐ（ｓ，ｔ；ｘ，ｙ，ｚ，Ａ｝，ｓ，ｔ＞０，ｘ，ｙ，ｚ∈Ｅ，Ａ∈ε｝，在原点的水平和竖直可微性，给出了相应的导数有界的充要条件和有限的必要条件．

高速列车车轮两阶段退化建模及可靠性分析

针对高速列车车轮在退化过程中呈现两阶段特征的问题,提出一种基于两阶段非线性Wiener过程的高速列车车轮退化建模及可靠性分析方法。采用CUSUM(CUmulative SUM)算法实现车轮退化过程变点判别,在此基础上,利用马尔可夫链蒙特卡罗方法估计模型未知参数。针对车轮两阶段退化过程较为复杂、可靠度解析形式难以求解的问题,通过蒙特卡罗模拟方法求解得到车轮可靠度函数曲线和可靠寿命。最后以某机车同转向架车轮单个镟修周期内的实测数据为例,验证了模型的有效性。结果表明:受运营环境影响,同转向架不同侧车轮退化过程出现变点的位置不同;相较于未考虑阶段性特征的退化模型,所提模型可靠性评估结果更符合现场实际;通过不断获取车轮退化数据,可采用所提模型计算并更新车轮可靠寿命值,为车轮镟修周期的进一步优化提供了理论指导。

两参数跳过程三点转移函数的可微性及表示

:对两参数跳过程三点转移函数P(s,t;x ,y ,z ,A) ,讨论了其在s>0 ,t >0时的水平和竖直可微性 ,并分别给出了其在 q(t,x ,y) =0及 0 <q(t,x ,y) <∞时的表现形式 .

两参数随机过程的投影定理

研究两参数随机过程的投影定理,所得结果推广了已有结果,并对鞅论上的重大理论问题,如Doob Meyer分解定理的解决有重要的参考价值.

关于无穷参数Wiener过程的随机积分

本文试讨论并建立与无穷参数Wiener过程相应的无穷参数指标集上的随机积分。

两参数单点马尔可夫过程

首先证明了两参数单点马尔可夫过程──定有两参数单点转移函数族，其次研究了两参数单点马尔可夫过程在单方向上的转移，最后定义了一种特殊的两参数单点马尔可夫过程－－双向随机游动。

一类两参数马氏过程的构造──在马氏过程上生长马氏过程

本文概率地实现了在单参数马氏过程上生长单参数马氏过程的构想，定义了一类重要的两参数过程；ＭＭ类过程．证明了：ＭＭ类过程具有宽过去马氏性和１马氏性；ＭＭ过程不具有马氏性，单点马氏性，２马氏性和宽将来马氏性，除非它退化．

多参数广义Wiener过程像集的一致Hausdorff维数

得到了多参数广义Wiener过程像集的一致Hausdorff维数:在一定条件下,a.s. E∈B(RN+)有:2αdimEβdimE dim(～W(E))

多参数Wiener过程增量的泛函极限定理的上界

利用多参数Wiener过程的大偏差估计得到了多参数Wiener过程增量的上界

多参数广义Wiener过程像集的一致Hausdorff维数

本文得到了多参数广义Wiener过程像集的一致Hausdorff维数:在一定条件下,a.s. E∈B(RN+)有:2αdimE.βdimE≤dim( W(E))