检索结果-南通市图书馆

湖南师范大学自然科学学报 1995年第3期18卷 10-15页

作者：卢学文湖南师范大学数学系

设｛Ｘｊ｝∞ｊ＝－∞是一个实值平稳随机过程，本文考察了联合密度和给定过去状态的条件密度的递推估计，得到这些估计在过程｛Ｘｊ｝的各种混合条件下是Ｌ１－模强相合的。

关键词：平稳过程非参数估计 L1-模条件概率密度

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平稳过程条件密度的双重核估计

应用概率统计 1993年第1期9卷 41-50页

作者：薛留根许昌师范专科学校许昌461011

本文在样本序列为平稳、φ-混合情形下研究了赵林城和刘志军提出的条件密度f(y|x)的双重核估计fn(y|x)的逐点强相合性和渐近正态性。我们对混合系数φ的限制是很弱的。

关键词：平稳过程条件密度双重核估计

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平稳过程突变的在线检测与辨识

控制与决策 1999年第A11期14卷 496-500页

作者：胡峰孙国基西安交通大学系统工程研究所 710049

将稳健－容错辨识与突变检测技术相结合，在合理给出平稳过程位置－刻度参数容错辨识算法的基础上，构造了一组可靠实用的过程脉冲型故障在线检测与辨识算法。通过过程自差分处理，将平稳过程阶跃型突变转化为过程脉冲型突变，为利用... 详细信息

将稳健－容错辨识与突变检测技术相结合，在合理给出平稳过程位置－刻度参数容错辨识算法的基础上，构造了一组可靠实用的过程脉冲型故障在线检测与辨识算法。通过过程自差分处理，将平稳过程阶跃型突变转化为过程脉冲型突变，为利用脉冲型故障检测与辨识方法处理阶跃型突变问题建立了联系。

关键词：平稳过程突变在线检测随机过程参数辨识

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平稳过程趋势项变点的CUSUM检验

纺织高校基础科学学报 2017年第2期30卷 226-229页

作者：秦瑞兵郭娟山西大学数学科学学院山西太原036900

对平稳过程趋势项中的变点检测问题,基于最小二乘估计残差构造CUSUM型统计量.同时,在原假设下得到了其渐近分布,在备择假设下证明了该检验的容许性.蒙特卡罗数值模拟表明,文中所给检验在检验趋势项系数变点时具有较好的势,且犯第一类错... 详细信息

对平稳过程趋势项中的变点检测问题,基于最小二乘估计残差构造CUSUM型统计量.同时,在原假设下得到了其渐近分布,在备择假设下证明了该检验的容许性.蒙特卡罗数值模拟表明,文中所给检验在检验趋势项系数变点时具有较好的势,且犯第一类错误的概率较小.

关键词：平稳过程趋势项变点 CUSUM检验

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多维平稳过程对线性系统的滤波问题

应用数学 1993年第3期6卷 324-329页

作者：龚兆仁许承德东北财经大学大连116023 哈尔滨工业大学哈尔滨150006

本文研究多维平稳过程x(t)对线性系统的滤波问题.当x(t)是满秩正则平稳过程时,给出了最优解ξ的谱特征和均方误差,并且找到了ξ存在的充分必要条件.

关键词：平稳过程满秩正则谱特征滤波

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多维连续参数平稳过程的极值

应用数学学报 1991年第4期14卷 549-561页

作者：王晓明大连舰艇学院

设X(t)=(X_1(t),…,X_r(t)),t≥0是一个r维(严)平稳过程,对任何区间I,令M_i(I)=sup{X_i(t):t∈I},1≤i≤r,M(I)=(M_1(I),…,M_r(I))。如果I=[0,T],则记M_i([0,T])=M_i(T),1≤i≤r,M([0,T])=M(T)。本文总是假定对每个1≤i≤r,X_i(t)有连续的一维分布,且样本函数以概率1连续。还假定基本概率空间是完全的。因此,对任何区间I,M(I)是随机向量。

关键词：平稳过程极值点过程弱收敛

两指标线性平稳过程的样本自协方差估计的强相合速度

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应用概率统计 1993年第4期9卷 343-349页

作者：罗旭兰州商学院兰州730020

本文在条件弱于文献(1)的情况下,且在(m_1,m_2)→+∞的一般形式下,给出两条指标线性平稳过程的样本自协方差估计的强相合速度,同时也给出了两指标AR过程的Y-W估计的强相合速度.

关键词：平稳过程自协方差估计强相合速度

连续时间的集值平稳过程(Ⅰ):对应关系(英文)

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华东师范大学学报（自然科学版） 1997年第3期 29-35页

作者：汪荣明汪振鹏华东师范大学统计系上海200062

本文我们研究了集值平稳过程的结构，得到了保测变换半群与集值平稳过程之间的对应关系。

关键词：集值平稳过程保测变换半群随机集平稳过程

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相关系数平稳过程方法

机械强度 2002年第3期24卷 400-404页

作者：傅惠民北京航空航天大学固体力学研究所北京100083

工程实际中遇到的随机过程 ,其均值和方差多数都随时间而变化 ,因此 ,无法用传统的平稳随机过程理论描述。文中通过对大量随机过程实测数据的分析研究 ,发现它们的相关系数函数基本上不随时间平移而改变 ,即相关系数函数是平稳的。在此... 详细信息

工程实际中遇到的随机过程 ,其均值和方差多数都随时间而变化 ,因此 ,无法用传统的平稳随机过程理论描述。文中通过对大量随机过程实测数据的分析研究 ,发现它们的相关系数函数基本上不随时间平移而改变 ,即相关系数函数是平稳的。在此基础上建立一种新的相关系数平稳随机过程理论和方法 ,并给出相关系数平稳正态过程的极大似然估计。从而在性能测试中 ,采用本文方法只要测定一个样本函数就能够对产品性能的均值和方差进行估计 ,与传统的需要测定一组样本函数的成组试验法相比。

关键词：随机过程平稳过程相关系数平稳过程正态过程极大似然估计

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均马氏过程、马氏过程、鞅及平稳过程的关系

武汉大学学报（理学版） 2005年第1期51卷 7-10页

作者：王玉宝胡迪鹤武汉大学数学与统计学院湖北武汉430072

引进了均马氏过程的概念,证明了马氏过程或者鞅都是均马氏过程,但均马氏过程可以不是马氏过程也可以不是鞅. 此外,还系统地研究了马氏过程、鞅及平稳过程之间的关系.

关键词：适应过程马氏过程鞅平稳过程均马氏过程