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设随机变量X具有密度函数f(x).X1，X2，…，Xn为总体X的样本.定义f(x)的核密度估计量为^fnh(x)=1/nhnΣK(x-Xi/h)，这里KK(·)表示核函数，h为窗宽在独立样本下，关于^fn,h(x)的相合性已取得了较深入的研究.不过，对于大多数的金融、经济时间序列而言，样本的独立性不一定成立，而混合结构，尤其是α混合结构能比较合理地刻划时间序列模型的相依结构令{Xin≥1)为概率空间(Ω，F，P)上实值随机变量序列，Fmn=σ(Xi,n≤I≤m)是由随机变量序列{Xi，n≤I≤m}产生的σ代数，定义σ(n)=sup sup|P(AB)-P(A)P(B)k≥ 1 A∈Fk1，B∈Fk1,B∈F∞k+n若limn→∞α(n)=0，则称随机变量序列{Xn，n≥1)为α混合.本文在α-混合序列下，讨论了核密度估计量的强相合性与一致强相合性，并给出其收敛速度.