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1)  random risk process
随机风险过程
2)  stochastic risk
随机风险
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3)  process risk
过程风险
1.
Based on the analysis of the characteristics in the process risk management of projects,the author has focused on the Fuzzy-ETA(event tree analysis)-FTA(fault tree analysis) method applied in the process risk management of R&D projects.
针对研发(R&D)项目过程风险特征,重点研究和提出了解决研发(R&D)项目过程风险的"模糊-事件树-故障树"综合集成定量方法,并采用算术平均数方法和加权几何平均数方法修正了"模糊-事件树"与"模糊-故障树"综合集成问题。
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4)  risk process
风险过程
1.
The expected discounted penalty function at ruin during the classical risk process with deterministic return on investment;
带有确定投资回报的经典风险过程下的破产时罚金折现期望
2.
This paper mainly discusses some distributions of the risk process with stochastic return on investment,including some properties of supremum distribution and surplus distribution,and deduces the formula for them and ruins probability and investment strategy.
讨论了带随机返回投资的风险过程的一些分布,包括带投资风险过程的剩余分布、余额分布的一些性质,推导了它们及破产概率与投资策略所没满足的方程。
3.
Based on risk process under interest force which B.
Sundt提出的在利息效力影响下的风险过程,结合保险公司的现实情况,引入了一个新的概念——标准索赔额,使得所有小于标准索赔额的理赔事件为“小索赔”事件,所有大于标准索赔额的理赔事件为“大索赔”事件。
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5)  stochastic process
随机过程
1.
A numerical simulation of the track irregularity stochastic process;
轨道不平顺随机过程的数值模拟
2.
Convergence of the sum of a kind of stochastic process;
一类随机过程之和的收敛性
3.
Measurability on Two-Dimensional Stochastic Processes;
两参数随机过程的可测性
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6)  stochastic processes
随机过程
1.
Orthogonal expansion of stochastic processes for wind velocity;
脉动风速随机过程的正交展开
2.
The calculation of value at risk when cumulative investment and interest rate is correlative stochastic processes is discussed, and the concept and its calculation of relative value at risk is proposed.
讨论了累积投资和利率为相关随机过程的风险价值,并提出相对风险价值的概念和计算,借助于Monte Carlo模拟分析了累积投资分布参数以及利率参数变化时对于相对风险价值的影响。
3.
A method based on normalized orthogonal bases is proposed to decompose stochastic processes,so as to capture main probabilistic characters of a stochastic process with only a few random variables,and establish a solid foundation for structure stochastic dynamic response and reliability assessment.
建议了一类基于标准正交基的随机过程展开方法。
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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