1) fuzzy random renewal processes
模糊随机更新过程
2) renewal random process
更新随机过程
3) 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
4) 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
5) 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。
补充资料：可更新随机过程
可更新随机过程
stochastic process, renewable
(~va石on stochasticp心ess)这一术语通常用来称呼使得 ‘、{=、:成立的wi即er过程(wiener process)x，，其中、l，犷J分别为由亡:，x，，‘簇t，生成的事件。域.例如，在着;(0簇t毛T)为有随机微分 汀省:二a(t)dt+d‘v‘的伊藤过程(It6 pIDcess)的情形，如果 T 〔丁a’(，，d“<的 0且过程a与w构成一〔冶璐s系统，则由 ;;一;。一丁。{a(、).、，}己、 0定义的Wiener过程面:就是否，的新息过程(见【6」).可更新随机过程【stodlastic碑ocess，renewable;c刃tI‘-HH‘upo”ecc 06”OB朋功川H.]，新息随机过程(~-vation stochastic Process) 由一个输人过程所构造且包含该过程全部必要信息的、结构相当简单的随机过程(stochastic plocess).新息随机过程已用于平稳时间序列的线性预测问题，随机过程统计的非线性问题，以及其他问题(见「1J一汇3」). 在线性和非线性随机过程理论中可以以不同方式引人新息随机过程的概念.在线性理论中(见〔4」)，一个向量随机过程x:称为满足〔}古，}2<的的随机过程亡!的新事尽谬(~vation proCess)，如果x，有不相关增量的不相关分量，且对所有t， H，(省)=H:(x)，其中H:(幼和H‘(x)分别是所有值古，(s簇t)和x:(s毛t)的均方闭线性包(在概率空间O上的适当函数空间内).x:的分量的数目N(N簇的)称为新亭尽程的事熬(耐石plicity ofthe~vatio。process)，它是由哲:唯一确定的.在一维省:的情形下，对于离散时间，N一l，而对于连续时间，则只是在关于亡。的相关函数的某些特殊假定下才有N<的(见【4]，【5]).应用中，能从亡。可表示为值x:(:蛋t)的线性泛函这个事实获得便利. 在非线性理论中(见【5]，16」)，新息随机过程
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条