核正则化排序算法是目前机器学习理论领域讨论的热点问题, 而成对学习算 法是排序算法的推广. 文章给出一种基于拟凸损失的核正则化成对学习算法, 利用拟凸 分析理论对该算法进行误差分析, 给出算法的收敛速度. 分析结果表明, 算法的样本误 差与损失函数中的参数选择有关. 数值实验结果显示, 与基于最小二乘损失的排序算法相比较, 该算法有更稳健的学习性能.
提出一类基于离散个体等级结构的非线性种群模型, 研究它的 相关控制问题, 包括系统可控性、镇定与最优收获问题. 证明了系统的上~(下)~可 控性、精确可控性和镇定性. 仔细刻画了最优收获策略, 对三类情形给出了具体的 收获强度公式. 通过数值模拟分析了个体经济价值对最优策略的影响.
为了促进社会网络中企业间的知识转移, 加快新知识的传 播速度, 建立企业间知识转移过程的网络演化博弈模型, 模拟企业间知 识转移过程; 在此基础上考虑企业策略优化问题, 基于演化博弈模型给出 一种促进企业间知识转移过程的算法. 首先, 运用半张量积理论将网络演 化知识博弈模型代数化, 通过对博弈演化过程的分析, 得出该博弈的演化趋 势; 其次, 运用给出的算法在网络中找到相应的控制节点, 从而使得博弈的演化 达到期望的状态; 最后, 通过仿真实例证明该算法的可行性.
基于天涯杂谈2015年全年帖子, 对其标题进行文本挖掘, 通过LDA主题 模型分类, 计算主题比率. 再通过对帖子的点击量, 回复量, 回复点击比, 持续热度各前100的帖 子进行词频统计, 得到上述4个指标的TOP100热帖. 进一步, 对比分析了 TOP100热帖的主题比率与全部帖子的主题比率. 文章的研究结 果可以捕捉到2015年天涯网友的热点关注方向, 结合情感分析技术, 研究 结果清晰地勾勒出天涯杂谈版块的网络舆情方向和网民态度.
融入社会关系数据的信用评估已成为国内外信用研究热点, 文章 以三维信用中个人信用理论为基础, 嵌入在线社会资本理论, 提出了一种融入 社会关系强度的个人信用价值度量方法. 通过引入节点间的信任强度量化在线社 会资本, 根据自身节点属性、网络中所处位置、关联节点影响力、以及关联节 点间的直接和间接关系强度等要素构建个人信用价值度量模型, 实验结合个人支 付宝芝麻分经验数据, 从实践角度验证了模型对修正个人信用的有效性. 研究提 出的度量模型对互联网金融服务、大数据征信系统建设, 在线社会资本理论研究 具有重要意义.
审计费用与审计质量的关系是审计研究的 热点,但初次承接审计业务时的审计收费和审计质量之间 的关系却鲜有研究.中国审计行业竞争激烈,充斥着低价揽 客现象,而低价揽客是否会降低审计质量一直是监管者关注审 计定价的重点.文章以2006--2018年沪深A股上市公司为研究样 本,研究低价揽客对上市公司审计质量的影响.研究 结果表明,低价揽客降低了审计质量.并且,在熊市 中,低价揽客对审计质量的减低效应更大,而非国有上市 公司审计质量的下降幅度显著大于同期的国有上市企业.
推广固定锥序下的改进集概念到变动序关系. 引入了带变动序结构的向量优化问题的$E$-最优元. 应用Tammer-Weidner 意义下的非线性标量化函数, 给出了向量优化问题$E$-最优元的标量化刻画, 建立了带变动序结构的向量优化问题的$E$-最优元的必要和充分最优性条件.
文章研究了考虑不同事故发生率的危险品物流企业运营监 管问题,以演化博弈理论为基础,构建基于不同事故发生率的演化博弈 模型,探讨了危险品物流不同事故发生率对演化博弈行为的影响,并对动 态博弈的演化结果进行模拟仿真. 研究结果发现:加大对危险品物流企业违法运营行为的惩罚力度,在短期 内能够促使危险品物流企业守法运营,但是长期内则会驱动政府监管部门 放松监管,反而增大了危险品物流企业违法运营的概率. 因此,凡是危险品现场督查不力、敷衍了事的监管人员都应受到严惩. 这样不仅短期内促进政府监管部门从严监管,而且长期内使得危险品物流企业违法运营明显减少. 所研究成果为政府监管部门重视危险品物流企业运营活动监管体系建设,不 断提升监管水平、强化监管责任提供新思路.
在 M/M/1 排队中引入了不同的服务价格,基于``收益--成本"结构, 以顾客和企业均追求利益最大化为出发点, 在两种不可见情形下, 研究了顾客均衡策 略行为和企业最优服务定价决策, 通过数值模拟, 描述了休假期服务价格对顾客均衡策略的影响, 以及几乎 不可见情况下休假期服务价格对企业收益的作用和完全不可见情况下休假期服务价格随潜在到达率的变化情况, 以及当企业获 得最大收益时, 正常工作期和休假期服务价格的关系.
基于跳跃、好坏波动率的视角, 采用比ABD检测更稳健的ADS 检测法进行甄别跳跃, 提出HAR 改进模型, 进一步考虑到实际波动率的非线性和高持续性动态, 文章引入马尔科夫状态转换机制以构建对应的MRS-HAR 族模型, 推导其参数估计方法, 并运用滚动时间窗预测技术和MCS检验评估预测模型结果, 并采取不同的窗口期进行稳健性检验. 以上海期货交易所的黄金连续(AU0)期货合约为研究对象, 实证研究表明: 结合马尔科夫状态转换机制, 跳跃波动在上涨行情时会抑制未来波动性; 结合马尔科夫状态转换机制, 好坏波动率在上涨行情时正负冲击相对平衡, 而在下跌行情时好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性; MCS检验证实, 结合马尔科夫状态转换的MRS-HAR 族模型相比于HAR 族模型具有更优的预测精度, 进一步考虑由ADS 检测修正的好坏波动率和符号跳跃能够改善波动率模型的预测能力, 其中基于符号跳跃和马尔科夫状态转换的MRS-HAR-RV-SJ 模型展现了最高的预测精度.
