吴传菊
- 作品数：22 被引量：43H指数：4
- 供职机构：武汉科技大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金中国学位与研究生教育学会研究课题更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术经济管理文化科学更多>>
- 具有语音提示功能的粮食水分测试仪被引量：3
- 2004年
- 利用台湾凌阳公司新一代 16位单片机SPCE0 61A的快速数据处理能力和具有语音功能的特点 ,结合粮食的介电特性 ,设计出智能化的粮食水分测试仪。该测试仪采用电容测量法 ,对测量信号的非线性和温度漂移进行了数字化的修正和补偿。并根据测试结果判断是否与标准值一致 。
- 郑长征吴传菊
- 关键词：16位单片机SPCE061A测试仪温度漂移语音功能
- 自相似马氏过程的碰撞
- 2008年
- 本文研究自相似马氏过程的碰撞,利用两个α-自相似马氏过程的耦合,获得了两个α-自相似马氏过程发生碰撞的一个充分条件,并且,在任何有限的时间内,两个α-自相似马氏过程将以正概率发生不可列无穷多次的碰撞.
- 吴传菊刘云霞
- 关键词：碰撞HAUSDORFF维数
- 一类相依两险种风险模型的分类破产概率（英文）被引量：1
- 2014年
- 本文考虑文[1]中引入的一类索赔达到计数过程相关的两险种风险模型.利用更新方法,获得了该风险模型的分类破产概率的渐进结果,并给出了指数索赔情形下分类破产概率的表达式,从而改进了文[1]中的相关结果.
- 吴传菊张成林何晓霞熊丹李青青
- 关键词：破产概率
- 稀疏过程下相依两险种Poisson风险模型被引量：2
- 2014年
- 考虑一类索赔到达计数过程部分稀疏相依的二元风险模型,借助于Poisson过程的随机分流定理将该风险模型转化为经典风险模型,利用经典风险理论的有关方法和结论给出了该模型的生存概率满足的积分方程以及破产概率的Lundberg不等式及其Cramer-Lundberg逼近,并在索赔为指数分布情形通过求解积分方程给出了破产概率的精确表达式,最后讨论了相依性对破产概率的界的影响。
- 吴传菊王晓光何晓霞熊丹
- 关键词：破产概率LUNDBERG不等式
- 基于nRF9E5的粮库无线测温节点的设计被引量：2
- 2008年
- 介绍了无线射频芯片nRF9E5和单总线温度传感器DS18B20的性能和特点,利用其内嵌的与8051兼容的微处理器构成一个无线的粮库测温节点,具体介绍了节点的硬件构成、收发软件流程和低功耗功能实现的方案。
- 郑长征张胜全吴传菊
- 关键词：温度测量无线通信NRF9E5低功耗
- 混合型随机变量的实例与分析被引量：1
- 2014年
- 通过具体的实例,借助于常见的离散型和连续型随机变量来构造既非离散型也非连续型的混合型随机变量,并揭示这类随机变量的取值规律是如何通过其分布函数来体现的.加深学生对该类随机变量及其分布函数的理解,进而用于解决更多的理论和实际问题.
- 吴传菊吴磊徐孟彬杨蕊
- 关键词：分布函数
- 关于O-U型马氏过程维数和碰撞的一点结果(英文)
- 2002年
- 本文给出了维 O- U型马氏过程像集的 Housdorff维数上下界的一个估计 ,并研究了两个独立的一维 O-
- 吴传菊李波
- 关键词：LEVY过程水平集碰撞维数
- 稀疏过程下一类相依两险种风险模型的破产概率被引量：5
- 2015年
- 本文考虑一类索赔相依的两险种风险模型,其中两个索赔到达计数过程通过一个Erlang(2)过程部分稀疏相关.通过引入辅助模型,得到破产概率所满足的积分方程,并借助于更新方法讨论其渐进性,最后在索赔额均服从指数分布时给出该模型及辅助模型的生存概率所满足的线性微分方程组及其解法.
- 吴传菊王晓光何晓霞刘禄勤
- 关键词：破产概率
- 分位数回归在医疗消费影响因素研究中的应用被引量：4
- 2017年
- 基于分位数回归及其变量选择模型,利用2011年中国健康与营养调查数据(CHNS)实证分析了医疗消费的影响因素.通过Lasso方法从多个影响因素中选取出了对医疗消费影响较大的因素,发现个人收入、年龄、受教育程度、患病程度和地区变量对医疗消费的影响较大,通过分位数回归模型,对影响医疗消费诸因素的作用方式与程度进行了研究.
- 何晓霞徐伟吴传菊
- 关键词：分位数回归
- 指数索赔情形下一类相依两险种风险模型的破产概率被引量：4
- 2014年
- 考虑一类稀疏过程下索赔相依的两险种风险模型:U(t)=u+ct-∑i=1N2(t)X_i-∑i=1N2(t)Y_(i),其中{N_1(t),t≥0}、{N_2(t),t≥0}分别表示两个险种的索赔次数,它们按下述方式相关:N_1(t)N_(11)(t)+N_(12)(t),N_2(t)=N_(22)(t)+N'_(12)(t),{N'_(12)(t),t≥0}是{N_(12)(t),t≥0}的一个p-稀疏.考虑下列两种情形:(Ⅰ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(12)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}均为Poisson过程;(Ⅱ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}为Poisson过程,{N_(12)(t),t≥0}为Erlang(2)过程.在上述两种情形下,当两险种的单次索赔额均服从指数分布时,通过建立并求解生存概率所满足的微分方程,给出其破产概率的表达式.
- 吴传菊张成林王晓光何晓霞熊丹
- 关键词：破产概率
