【摘 要】
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在这篇论文中,我们研究了两类分形集合。第一类为Besicovitch-Eggleston向量值函数的图像,这个函数由自变量的N进展式中的各数字频率值所定义,其图像是[0,1]N的子集,具有复杂的几何结构及零拓扑维数。我们研究了该函数的一些特性并证明了它的Hausdorff维数为N。第二类为中分（1-2β）康托集合的笛卡尔乘积。此类集合是古典三分康托集的一个自然推广。我们得到了它与自身的平移交为自相
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在这篇论文中,我们研究了两类分形集合。第一类为Besicovitch-Eggleston向量值函数的图像,这个函数由自变量的N进展式中的各数字频率值所定义,其图像是[0,1]N的子集,具有复杂的几何结构及零拓扑维数。我们研究了该函数的一些特性并证明了它的Hausdorff维数为N。第二类为中分（1-2β）康托集合的笛卡尔乘积。此类集合是古典三分康托集的一个自然推广。我们得到了它与自身的平移交为自相似集合的充分必要条件。
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随着科技的发展,对于电子工业等领域中的大量可靠性长寿命产品,为了避免长寿命产品寿命预测信息的不足,近年来,越来越多的科学家采用对产品性能数据的退化失效过程进行可靠性分析方法。而现阶段,在该方面的研究上,国内外还只是局限在只有一个性能特征的情况下,或多个性能特征是相互独立的情况,或多个性能特征服从多元正态的情况下。然而,实际上,一个产品往往具有多个相互联系且未必呈多元正态分布的性能特征。而这种情况下
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生长曲线模型,也称增长曲线模型,是PottoffR. F和Roy S. N率先提出来的,到现在己经有将近半个世纪了,其研究意义越来越受到重视,基于生长曲线模型的衍生方向的研究也受到关注。此外,在诸多领域,如生物统计,环境科学,经济科学等,需要对模型提取比较重要,信息权重比例大的变量,剔除对模型影响较小的变量。本文研究的重点是关于生长曲线模型的变量选择方法,基于拟似然估计,将模型做了P-R变换,结合
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