文章研究了基于择券和择时的国债期货定价问题, 提出了在随机利率模型下, 同时 量化``择券期权''和``择时期权''的算法. 通过对2015年至2017年中国国债期货市场进行实证研究, 发现该算法对市值拟合度较高, 并为敏感性因子计算和风险管理提供有力的支持. 此外文章还分析了市场利率环境发生变化时``择券期权''和``择时期权''的特点, 发现极端利率环境下, 需要对``期权''价值重点关注.
着眼于股指期货对现货市场微观结构的影响, 基于2015--2017年三次股指期货交易机制重大调整前后两个月的1分钟高频数据, 利用ACD-EGARCH模型对不同市场波动率背景下的股指期货是否改善现货市场微观质量进行了实证研究. 文章的主要结论为:股指期货在不同市场波动率背景下均能降低现货市场波动率, 且新进入的投机者比信息交易者贡献更高的波动率; 而只在平稳市背景下, 股指期货能增强现货市场流动性, 在波动市背景下, 股指期货吸引的信息交易者超过现货市场增加的非信息交易者, 现货市场流动性减弱. 建议在 平稳市背景下恢复股指期货的常态化交易, 但需要防范利好消息和投机者入市对市场波 动率的冲击风险.
为了比较多个系统在不同时刻的发展水平和某一段时间的动态累积水平, 需要进 行动态评价.针对传统TOPSIS和灰关联度法优缺点, 提出新贴近度, 同时反映了方案与理想方案和虚拟最劣解之间的位置关系以及方案和理想方案数据曲线的相似性差异.引入虚拟最劣解对传统TOPSIS进行改进, 将二维数据加入时序数据扩展为三维数据, 提出基于虚拟最劣解TOPSIS和 灰关联度的动态评价方法, 该方法既可以得到反映各评价对象指标值差异程度的评价值及排序结果, 也可以得到各评价对象增长程度的评价值及排序结果, 还可以得到同时考虑各评价对象指标值差异程度和增长程度的综合评价值.根据决策者对位置和形状的偏好程度以及存量和增量偏好程度不同, 对相应参数 取不同值.既可以得到各评价对象各时刻的综合评价值及排序, 也可以得到各评价对象在某个时间段内总体的评价值和排序结果.最后将该方法应用于``十二五''期间区域协同创新能力评价, 通过实例验证 该方法实际应用上的有效性.
针对一类非耦联批式流加发酵生产~1, 3-丙二醇~(1, 3-PD)~问题, 综合考虑反应过程 中存在的时间延迟及~dha~调节子的调控作用, 得到了一个含细胞内外要素及调节子等各物质浓度变化的非线性时滞切换系统. 为最大化~1, 3-PD~产量的同时提高甘油的转化率, 以甘油和碱的流加速率、切换时刻为决策变量, 建立了包含时滞切换系统和状态不等式约束的多目标优 化模型. 利用Normal Constraint~(NC)~方法, 将多目标优化转化为一系列单目标优 化问题, 讨论了含多个时滞量的梯度计算公式, 构造了基于序列二次规划方法的数值优化算法~(MPA-SQP), 通过大规模优化计算, 得到了有参考价值的~Pareto~解.
文章研究~$m$ 台平行机排序博弈问题的混合协调机制. 混合协调机制允许机 器各自选择遵从不同的规则. 主要研究工件费用定义为工件自身完工时间的同型机排序问题在混合协调机制下的纳什均衡, 给出了能够得到纳什均衡的算法. 对于有服务等级的排序博弈问题, 考虑了两类低等级优先~(LG) 和高等级优先~(HG) 规则混合的协调机制. 第一类混合协调机制中机器各自选择遵从LG 规则或~HG 规则. 第二类混合协调机制要求前~$h$ 台机器遵从同一种规则, 后~$m-h$ 台机器遵从另一种规则. 通过衡量无政府代价~(Price of Anarchy), 估计了在系统目标为极小化工件最大完工时间时, 机器遵从的规则和工件对机器的自主选择对整个系统效益的影响.
公共卫生应急决策是公共卫生管理的核心, 也是有效应对公共卫生事件的关键. 近年来频发的公共卫生事件已对公众安全和身体健康造成严重的威胁. 因此, 亟待研究应对突发公共卫生事件的应急决策理论与方法. 文章以公共卫生应急决策为研究背景讨论双论域量化模糊粗糙集理论与方法. 首先定义了基于模糊相容关系的双论域量化模糊粗糙集模型, 进而充分考虑公共卫生应急决策问题的特征, 并将公共卫生应急决策过程转化为具有模糊决策对象的模糊近似决策问题, 构建基于突发公共卫生应急决策的双论域量化模糊粗糙集应用模型. 通过在双论域量化近似空间上计算模糊决策对象的上下近似, 并结合经典非确定型决策的思想给出公共卫生应急处置的决策规则. 该模型提出了一种在不完全信息环境下公共卫生应急决策的方法, 以及在充分考虑决策者个人偏好信息基础上的最优决策规则. 最后, 将理论模型应用于两个不同的公共卫生应急决策问题以说明文章所构建模型的应用过程及其有效性, 同时结合数值算例应用结果提出处理实际问题时相应的决策建议.
中国绝大部分可转换债券是通过强制赎回``迫使''持有者提前转股, 从而实现退市. 为探究上市公司赎回可转换债券对公司标的股票价格的影响, 文章运用事件研究法和主成分回归方法对中国可转换债券的赎回公告效应及其影响因素进行了分析. 研究结果显示在赎回公告前一天以及公告当天样本平均异常收益率显著为负, 并且直至公告日后~5 天也均为负, 说明可转换债券赎回存在负股价效应;赎回股价效应受公司的盈利性、公司规模以及可转换债券基本特征因素的影响, 而公司财务杠杆的影响并不显著. 文章完善了可转换债券研究理论, 并对投资者制定投资决策以及融资公司合理选择赎回时机具有重要的现实指导意义.
随着互联网产业的快速发展, 推荐系统已成为商业领域的研究热点, 传统的仅考虑用户相似度或项目相似度的推荐算法已不能满足用户对推荐效率和推荐准确率的要求.考虑到社会好友间信任关系在推荐中的有益作用, 信任关系应当成为推荐系统 的考虑因素之一, 文章提出一种基于标签和信任关系的协同过滤模型.首先, 根据用户标签筛选出相似度较高的用户, 根据他们对项目的评价预测得分;然后, 根据社区内信 任关系计算基于信任的评分;最后, 综合两项得分进行预测. 通过Epinions数据集验证表明: 对比 单纯的相似度推荐, 添加信任因素后推荐结果有明显改变且随着信任网络规模扩大, 项目预测得分趋于稳定, 预测精度明显提高, 更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题.
摘要内容针对Boost变换器系统在受到外部扰动时其动态性能不是很理想的问题, 提出一种基于扩展状态观测器的Boost变换器控制策略. 建立了变换器控制系统的数学模型, 通过扩展状态观测器观测负载电流和输入电压变化引起的系统扰动, 来估计和补偿输出电压的变化, 并引入PD模糊逻辑控制器进一步改善了系统动态性能. 该策略不依赖于控制系统数学模型和其具体参数, 能精确估计系统的扰动和在线补偿负荷电流和输入电压的变化. 进行了仿真和实验验证,结果表明了所提控制策略的有效性.
近年来, 关于部分线性分位回归模型的估计方法的研究得到了较多的关注. 但由于目标函数的非光滑性, 估计程序的实现是比较具有挑战性的. 文章将采用MM (Majorization Minimization) 算法计算部分线性分位数回归模型的估计. 其基本原理是首先找到目标函数的优化函数, 然后借助优化函数的最小化过程, 逐步迭代至目标函数的解. 数值模拟和实证研究表明该算法具有较好的稳定性和较强的数值计算能力.
文章提出了一类新的码------广义准多项式码,它是多项式码的一种推广. 文中首先给出了广义准多项式码的概念及其生成矩阵的结构, 然后重点研究了1-生成元的广义准多项式码参数的相关性质, 并且基于这些性质构造出了一些最优码.
BP神经网络算法具有寻优效率不高、易发生早熟且最终求解精度不够等特点, 针对以上问题, 文章提出一种基于改进二进制人工蜂群 算法(Improved Binary Artificial Bee Colony Algorithm)的BP神经网络并行集成学习算法(IBABC-BP).首先, 文章构建以高斯变异函数作为概率映射函数的离散二进制人工蜂群算法(IBABC), 分析证明了算法的有效性, 并通过在4个Benchmark标准测试函数上证明了其寻优精度和收敛速度较其他4 种改进人工蜂群算法均有大幅提高;其次, 将改进的二进制人工蜂群算法(IBABC)用于训练BP 神经网络, 设计了IBABC-BP并行集成学习算法;最后, 将IBABC-BP 算法用于雾霾评估预测, 以合肥地区的雾霾历史数据作为仿真数据.实验结果表明, IBABC-BP算法在寻优精度和收敛速度上较原始BP算法、人工蜂群ABC-BP 算法、遗传GA-BP 算法等算法有明显的提升, 可以有效地提高雾霾评估预测的准确性.
