相依序列极限理论是概率论研究的中心问题之一,它在多元统计分析、经济决策和保险精算学、可靠性理论、气象预报、生存分析、工程技术等领域都有着广泛的应用.本文主要利用矩不等式、随机变量的截尾方法等工具,研究了(α,β)混合序列加权和的收敛性质,获得了若干新的结果,我们的结果改进和推广了已有文献的相应结果.首先,我们在研究(α,β)混合序列加权和的矩不等式和极大值不等式的基础上,得到了(α,β)混合序列加权和Marcinkiewicz-Zygmund型的强大数定律,从而,推广了 Bai和Cheng[1]的相应结果,即在未加任何其他条件下从独立同分布随机变量情形推广到了(α,β)混合序列情形.另外,利用随机变量截尾的方法还得到了(α,β)混合序列广义Jamison型加权和的强收敛性,这些结论推广了 Wang[2]中的相应的结果.其次,我们主要运用(α,β)混合序列的极大值型不等式的随机变量的截尾方法等工具,重点研究了(α,β)混合序列加权和的完全收敛性.我们的结果不仅推广了 Baum和Katz[3]中的独立同分布随机变量序列情形,而且还建立了(α,β)混合序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律.最后,我们还研究了(α,β)混合序列阵列双下标加权和的完全矩收敛性,推广了(α,β)混合序列加权和的完全矩收敛性,并揭示了(α,β)混合序列的完全矩收敛性蕴含着完全收敛性的关系,同时,我们建立了(α,β)混合序列加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律,将独立序列和NA序列的相应结果推广到(α,β)混合序列情形