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1)  two of the fuzzy stochastic processes
二阶模糊随机过程
1.
At last the mean-square Henstock integration relationship of two of the fuzzy stochastic processes which almost everywhere equal to each other is discussed.
讨论了两个几乎处处相等的二阶模糊随机过程的均方Henstock积分的关系。
2)  second order moment fuzzy stochastic process
二阶矩模糊随机过程
1.
In this paper, we give two definitions of mean square limit of second order moment fuzzy stochastic process, and prove that the two definitions are equivalent, and discuss the properties of mean square limit of second order moment fuzzy stochastic process.
给出了二阶矩模糊随机过程均方极限的两种定义,证明了这两种定义的等价性,并讨论了二阶矩模糊随机过程均方极限的性质。
3)  second-order stochastic process
二阶随机过程
4)  fuzzy stochastic process
模糊随机过程
1.
Material aging and damage of existing reinforced concrete bridges are very complex processes which make the resistance random, fuzzy and time-variant, therefore the resistance development is a fuzzy stochastic process.
既有钢筋混凝土桥梁材料的老化与损伤情况复杂使其抗力同时具有随机性、模糊性和时变性是一个模糊随机过程。
2.
In this paper we introduce the concept of continuity of a fuzzy sample function, and solve the basic theoretical problem of continuity of fuzzy stochastic processes successfully.
本文首次引入了模糊样本函数的连续性的基本概念,并且成功地解决了模糊随机过程的连续性这一最基本的理论问题。
3.
The paper continues the works began in ,it sets up the theoretical frame of continuous time fuzzy stochastic systems, discusses the response analysis theory of system input with fuzzy stochastic processes and the analysis theory of controlled continuous time fuzzy stochastic systems.
是文献［１］的继续，研究了连续时间模糊随机系统理论，讨论并解决了连续时间模糊随机过程作为系统输入时的响应分析和受控连续时间模糊随机系统等基本问
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5)  fuzzy stochastic processes
模糊随机过程
1.
Stationary fuzzy stochastic processes and their spectral decompositions;
平稳模糊随机过程及其谱分解
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6)  Random fuzzy process
随机模糊过程
1.
Random fuzzy process is one type of uncertain process.
随机模糊过程是一种不确定过程,是对随时间变化的随机模糊现象进行建模和分析的工具,在管理、金融、经济、工程等诸多领域有广泛的应用。
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补充资料：独立增量随机过程


独立增量随机过程
tochastic process with independent increments

独立增里随机过程「劝刘巨浦c拌.义冠弓初山侧吻创如t加盆，曰n臼lts;cjl抖浦.咸nP0uecc c Ite3洲cltMuM.uP-“P啊eHll，刚』 一种随机过程(s勿比邵石cp~)X(t)，对任意自然数”和所有实数O蕊:，<口，簇:2<吞2簇…蕊，。<口。，增量X(乃;)一X(‘J)，…，X(刀。)一X(，。)是相互独立随机变量，独立增量随机过程称为齐次的(holll。罗11印us)，如果X(:+h)一X(。)，0(戊，oO，当t’，t时 p{}Y(t‘)一Y(t)}>。}~0.W汹犯r过程(Wiemr Proo巴粥)和Pb远翔1过程(Po哪npr(x芜‘s)是随机连续的独立增量随机过程的例子(前者的实现以概率1连续，后者的实现是跳跃值等于l的阶梯函数).独立增量随机过程的一个重要例子是稳定过程(见稳定分布(stable面tribution)).随机连续的独立增量随机过程(以概率1)只有第一类间断点.这种过程的值的分布对任意t是无穷可分的(见无穷可分分布(inf谊此ly一山北ible dis州bution))可以用特征函数(chara叱ristic ftmct」on)方法研究独立增量随机过程.关于过程穿越边界的概率以及第一次穿越时间的概率分布等问题，可用所谓因子分解恒等式(fac-tori山tion jdenti往留)来解决.”协月片，巴爹‘人队见随饥双桂L StDchasl」e Process). 刘秀芳译陈培德校
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参考词条