退保因素下保费收入为复合Poisson过程的风险模型

研究了一类风险过程,其中保费收入为复合Poisson过程,描述索赔及退保的计数过程分别为保单到达过程的P-稀疏过程与q-稀疏过程.运用鞅方法得出了破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,并通过数值计算分析了初始资本、期望理赔额及理赔比例、退保比例对保险公司破产概率的影响.

Abstract：

In this article, a risk model is considered where premium income follows compound Poisson processes. The arrival of the claims and the occurrence of the refunding are described as a p-thinning processes and q-thinning processes. By applying the martingale approach, the Lundberg inequality and the formula of the ruin probability are obtained. The effects of initial capital, expected claim amounts, proportions of the claim and the refunding on the ruin probability of the insurance company are analyzed by numerical computation.     

保费与理赔相关的复合Poisson风险模型

研究一类相依风险过程,其中保费收入为复合Poisson过程,且索赔产生时以概率的可能性同时产生一次续保。运用鞅方法得出破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,给出当收取的保费和索赔额及续保保费均为指数分布时破产概率的具体表达式,并通过数值计算分析了初始资本、期望理赔额及续保率对保险公司破产概率的影响．     

理赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型

对保费收入为复合Poisson过程,而理赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型进行研究,给出了生存概率满足的积分方程及其在指数分布下的具体表达式,并运用鞅方法得出了破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,同时导出有限时间内生存概率的偏积分-微分方程.     

稀疏过程在双险种风险模型中的应用

本文研究了一类双险种风险模型,而其中一个险种的保单到达服从齐次Poisson过程,而描述此险种的退保及索赔发生的计数过程都是这一过程的稀疏过程,得到了最终破产概率的上界估计,以及关于生存概率的Feller表示,并与其他一类风险模型进行比较.     

一类常利率下带干扰的双险种风险模型

讨论了一类常利率下带干扰、保单收取次数为复合Poisson过程、保险赔付次数服从负二项分布的风险模型,运用鞅方法和盈余过程的性质得到了破产概率的表达式和Lundberg不等式。     

常利率通货膨胀下有扰动的双复合Poisson-Geometric过程的两险种风险模型

考虑常利率及通货膨胀下有扰动的双复合Poisson-Geometric过程的两险种风险模型,运用鞅方法得到破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,当保费和索赔服从指数分布和混合指数分布时,得到破产概率的精确表达式。     

一类带干扰的多险种风险模型

本文考虑一类带干扰的两独立险种的风险模型,其中两索赔次数过程分别为Poisson过程和Elang(2)过程.主要得出该模型的生存概率所满足的积分-微分方程和破产概率的渐近性.     

索赔为稀疏过程的二维风险模型的破产概率

研究了二维风险模型,其中保单到达是复合Poisson-Geometric过程,且索赔发生是保单到达过程的q-稀疏过程.对二维模型定义了3种不同的破产概率,并运用一维风险模型的相关理论得到了3种破产概率的明确表达式或者上界.     

容忍最小收益下带干扰的双C O X风险模型

Lundberg-Cramer经典保险风险模型及其推广后的许多风险模型在研究破产概率时都假定破产时刻为盈余过程首次取负值的时刻.但在保险实务中,当盈余低于容忍最小收益时,保险公司就很难再经营下去或需要调整经营策略.在定义盈余低于容忍最小收益时的时刻为破产时刻的基础上,建立一个带干扰且保费随机收取的双COX风险模型,利用鞅论方法,研究其最终破产概率的性质及Lundberg型不等式.     

基于粗糙集理论的板栗病害诊断研究

粗糙集理论可以处理不确定性数据,特别在处理农业领域的不完备数据方面具有优势.论述了采用粗糙集方法获取板栗病害的诊断规则以及进行诊断推理的详细过程和方法,主要包括数.据预处理、属性约简、规则获取和诊断推理等.通过实验验证,该方法可以用于板栗的病害诊断,并且能够得到准确的诊断推理结果.     

基于车牌识别的校园车辆出入管理系统研究

面对出入园区机动车辆数量的日益增多,高校校园相关管理部门所采用的传统人工管理方式已经不能满足管理的需要。通过调查,针对当前实际管理中所存在的问题,提出了一种基于车牌自动识别技术的车辆出入管理信息系统,即通过车辆图像信息的采集、车牌定位、字符分割、字符识别等操作完成车牌身份信息的自动提取,最后将获取到的信息存入数据库,通过搜索、查询匹配等模块的处理,实现自动智能管理的要求。通过实验,系统具有较高的识别率,能满足实际应用的需要,具有一定的工程应用价值。     

基于粗糙集与模糊集理论的图书馆最优购书算法

本文将粗糙集理论与模糊集理论结合起来,给出一种图书馆最优选书算法.该算法首先从已知数据的初始信息系统出发,计算各选书方案之间的相似度,从而构造相似矩阵,然后根据相似矩阵的传递闭包对各方案进行聚类,并根据粗糙集理论求各属性重要性,最后利用加权综合的思想及最小距离方法选择最优买书方案.     

车辆牌照自动识别的原理和实现

车辆牌照自动识别是智能交通系统(ITS)的重要组成部分，在交通、治安、管理等方面有着广泛的应用。在车牌的自动识别系统中，因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变，给字符识别带来了很大困难。我们研究的这套系统着重于应用，使用简洁、快速的定位、二值化、分割和识别算法，在字符提取的基础上，采用BP神经网络进行分类，该算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别，在现场应用中取得了良好的结果。     

基于支持向量机的电气设备运行状态图像识别方法研究

针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机（SVM）分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K—L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明：支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。     

基于粗集约简的Fuzzy ART设备状态监测方法

针对复杂设备系统的多工况状态监测问题,提出一种基于粗集属性约简的FuzzyART神经网络状态监测方法。该方法利用粗集的信息决策表和决策矩阵对系统的监测参数进行约简提取,降低FuzzyART输入向量的维数。实例测试结果表明,采用粗集约简提取的监测向量与原监测向量具有相同的监测能力,且提高了网络的学习效率。     

基于动态粗集的农民工群体结构研究

首先基于动态粗集理论对农民工群体进行建模,将农民工群体动态的划分为4个层次,分别是核心农民工群体、现实农民工群体、边缘农民工群体和非农民工群体。其次提出依据农民工个体属性的迁移系数判定他位于农民工群体的层次。此过程不仅充分考虑了农民工个体在社会中的动态表现和各种不确定因素,还避免了主观因素的影响。最后通过一个公司农民工群体结构分析的应用举例验证了研究的实用性。     

基于粗糙集的产品特征知识获取研究

针对制造业产品设计的个性化需求,将粗糙集理论应用于产品设计知识的属性约简和分类规则生成,发现产品或零部件间潜在的特征知识模式,从而为设计人员所能够提供的模糊对象进行分类或提供设计知识.     

基于遗传算法和支持向量机的储粮害虫图像识别

建立支持向量机（SVM）模型,用遗传算法自动选择最优的核函数参数,利用该SVM与遗传算法相结合的新型算法对储粮害虫图像进行分类识别。结果表明,该方法所确定的SVM对储粮害虫具有较优的识别率,其整体性能优良。     

基于粗糙集理论的软件项目质量管理研究

软件项目质量管理是贯穿整个软件生存周期的重要工作,重视软件项目质量管理,对整个软件项目管理有着非常重要的促进作用.利用基于粗糙集理论的区分矩阵及属性等价分类计算方法提出软件项目的质量分析系统,并给出两个软件质量因子的相关系统以及区分矩阵的计算方法.通过对历史测评数据的分析,为软件项目的质量控制提供了决策.