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说明:以下列出经编委会审查通过,被本刊录用的文章。这些文章尚未确定具体刊出日期, 其个别内容、版式可能与最后的发表版本稍有差异, 请以最后发表为准。本刊已经为这些文章分配了文章唯一和持久的doi,您可以使用doi直接引用本文。

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  • 周新民, 刘文洁, 闫志深, 胡怀钰
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23204
    录用日期: 2024-01-31
    对各站点共享单车需求量的精准预测,能够提高共享单车管理与分配的效率,并有效防止供需失衡带来的公共秩序风险。通过综合考虑气象特征、时间特征以及历史数据对需求量的影响,提出了基于相似日和PSO-Elman神经网络模型。首先,研究时间特征对单车需求量的影响并对时间特征进行筛选,再通过皮尔逊相关系数验证并选择影响需求量的关键气象特征。随后采用灰色关联度算法,计算历史数据与待预测日的相似度并选取出相似日。最后,结合相似日数据和历史数据,将构建的PSO-Elman神经网络预测模型对高峰时段的单车需求量进行仿真预测。研究表明:与Elman及未综合考虑气象特征与时间特征的单车需求量预测模型相比,本文提出模型的预测结果具有更高的准确度。
  • 李德龙, 来紫祺, 王天华, 柴瑞瑞
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23705
    录用日期: 2024-01-24
    地铁白名单安检通道最低抽检率设置是平衡白名单通道安全与效率的难题.本文总结凝练了政府监管、专业机构监管和后设监管三种地铁安检白名单信用监管模式,构建了“信用”约束和“信用+便利性”约束两种机制情境下考虑信用偏好的白名单通道最低抽检率模型.研究发现:(i)当不考虑乘行便利性收益影响时,信用得失距最大的信用监管模式占优,且后设监管模式一般优于专业机构监管模式;(ii)监管机构间对乘客信用监管结果的互认度越高,白名单通道最低抽检率越小;(iii)信用得失距与白名单乘客信用偏好程度正相关,两类信用偏好呈叠加关系;(iv)信用约束和便利性约束呈互补关系,同时,当政府部门与专业机构对信用监管结果的互认率较低,或白名单乘客对两类信用的信用偏好均较低时,乘行便利性对白名单通道最低抽检率的敏感性将显著增强;(v)当白名单乘客占比过高或白名单通道数量过少时,对白名单乘客的便利性约束效力将会显著降低,甚至反噬信用约束效力,并最终导致“信用+便利性”约束机制下的白名单通道最低抽检率高于“信用”约束机制下的数值.
  • 陈威, 罗文, 梁开荣, 白春光
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23770
    录用日期: 2024-01-23
    本文提出同时决策、发电商领导决策和零售商领导决策下的非合作-合作两型博弈模型,深入探讨了电力系统中新能源投资决策问题。研究结果表明:(1)不同权力结构下的新能源投资量大小取决于传统能源的成本系数;(2)发电商和售电商均偏好各自作为供应链的领导者,并实现自身利润最大化,但供应链系统利润在共同决策模型中最优;(3)新能源投资成本系数与新能源的投资量以及发电商和售电商的利润成反比,但是发电商的新能源投资成本分摊比例与其成正比;(4)新能源偏好系数的增加将提高新能源投资量,且售电商分摊新能源投资成本比例也会增加,从而发电商和售电商的利润也会增加。
  • 王君, 杨嘉琦
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23559
    录用日期: 2024-01-19
    针对存在外界有限能量干扰的异构故障多智能体系统容错输出一致性问题,本文提出了一种固定时间状态反馈控制与输出反馈控制相结合的容错输控制策略。首先设计自适应滑模观测器,使其在克服外界有限能量干扰的情况下,获取到执行器故障重构值;其次针对不能获取领导者状态的跟随者,设计分布式固定时间观测器,以实现每个跟随者在固定时间内估计到领导者状态;随之将故障重构值引入到分布式容错输出一致性控制协议中,并利用 Lyapunov 稳定性理论给出容错输出一致性控制增益的求解方法。最后,通过一个领导者和四个跟随者对异构多智能体系统固定时间容错输出一致性控制进行仿真实验,验证了所提方法的有效性和可行性。
  • 闫志华, 唐锡晋, 樊硕, 贾珺
    录用日期: 2024-01-17
    为了对战略军事事件进行结构化表示, 识别事件的逻辑关系, 发现影响事件发展的关键节点和事件演变规律, 本文基于新浪军事新闻数据构建标准语料库, 使用融合注意力机制和依存句法分析的图神经网络解决长距离依赖问题, 使用基于RoBERTa 的fine-tuning 方法解决隐性事件关系识别问题, 提出军事事件本体模型和军事事件图谱的自动化构建框架. 结果表明, 本文提出的事件和事件关系识别算法均优于对比算法, 军事事件知识图谱可以更好的识别影响战略军事事件发展的关键事件, 发现战略军事事件的演化路径. 文本提出的军事事件知识图谱可以实现战略军事事件进行多层次和多视角的分析, 帮助专家掌握事件发展脉络, 提高决策的全面性和科学性.
  • 魏子恺, 唐锡晋
    录用日期: 2024-01-17
    随着数字化政府建设的加速推进, 网络问政在我国社会治理中发挥着不可忽视的作用. 为了探讨影响网络问政效果的关键因素, 本研究以泸州市网络问政平台``有话您请说''中的相关数据为研究对象, 采用多种机器学习和深度学习模型结合的文本数据挖掘方法, 识别网络问政文本中的特征变量, 构建问政满意度分类模型, 并结合多种可解释性方法分别从结构特征和语义特征对模型结果进行解释分析. 研究发现: 问政情感, 问政文本长度, 诉求类型, 回复情感, 回应单位类型, 回应时间等变量均对问政满意度有不同程度的影响. 此外, 研究构建的可解释性框架还能够有效识别问政中的时间, 地点, 组织机构名称等关键内容.
  • 袁柳洋, 汪大为, 贾世会, 迟晓妮
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23030
    录用日期: 2024-01-16
    本文在结合加权$S_{p}$范数最小化的鲁棒主成分分析(WSNM-RPCA)模型与广义鲁棒主成分分析(GRPCA)模型的基础上,同时利用$l_{2,1}$范数重新构造了一种新的广义鲁棒主成分分析(GWSLRPCA)模型.新的模型提升了对矩阵重要秩成分恢复的准确性,并运用随机排序的交替方向乘子法对新模型进行求解.数值实验结果显示,新的模型GWSLRPCA对被混合噪声污染的图片不仅能分离出图片的有效低秩信息以及其他的噪声部分,而且GWSLRPCA的图像恢复效果更佳.在客观评价标准上GWSLRPCA的各项数据也优于Mean-Filter、WSNM-RPCA与GRPCA模型.
  • 王淑影, 汪童, 黄鹤
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23610
    录用日期: 2024-01-15
    区间删失数据和面板计数数据是生存分析中常见的两类不完整数据.本文考虑两类数据的联合建模分析,同时纳入了带有信息的观测过程.引入两个脆弱项来刻画失效时间、计数过程和观测过程的相关性,并对三者进行联合建模研究,利用两步估计法实现所建模型的参数估计.然后进行数值模拟,模拟结果表明所提出的方法表现良好.最后将所提出的方法应用于同种异体心脏移植血管病变研究的真实数据.
  • 何亚兴, 唐应辉
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23149
    录用日期: 2024-01-12
    本文研究了在$Min(N,V)$-策略控制下有Bernoulli 中断休假和启动故障且提供两阶段服务的$M/({{G}_{1}},{{G}_{2}})/1$ 可修排队系统, 其中每当系统变空时服务员就去休假, 如果在休假中到达系统的顾客数达到 $N$ 个时, 服务员以概率$p(0\le p\le 1)$ 中断休假, 以概率 $1-p$ 不中断休假, 而且服务台在其忙期和闲期均可能发生故障. 运用更新过程理论、全概率分解技术和拉普拉斯变换, 我们讨论了系统在任意时刻队长的瞬态和稳态分布, 获得了队长瞬态分布关于时间$t$ 的拉普拉斯变换表达式, 以及稳态队长分布的递推表达式, 同时求出了系统一些重要排队性能指标. 最后, 从经济效益角度出发讨论了系统的费用优化问题, 并应用更新报酬定理得到了系统长期单位时间内期望费用的显示表达式, 然后在(没有)平均等待时间约束下, 及服务时间和修理时间服从$PH$ 分布时, 通过数值实例讨论了使得系统期望费用最小的一维最优控制策略${N}^{*}$, 以及二维最优控制策略 $({N}^{*},{T}^{*})$, 并讨论了参数$p$ 对最优控制策略的影响.
  • 任宏梅, 田守富, 钟鸣, 刘记川
    录用日期: 2024-01-08
    本文首次将傅里叶神经算子(FNO) 应用于整数阶导数非线性薛定谔(DNLS) 方程和分数阶导数非线性薛定谔(fDNLS) 方程. 对于DNLS 方程, 成功建立了方程初始条件与相应解之间的映射关系. 不仅研究了孤子向$M$ 型波的转变过程, 并且得到了周期解的变化过程. 同时, 采用FNO 方法研究了周期背景下怪波的转化过程. 对于fDNLS 方程, FNO 方法被应用于学习方程的分数阶指数空间与孤子空间之间的算子映射. 通过将数据驱动的解与精确解进行比较, 突显了FNO 网络强大的逼近能力. 最后, 本文还讨论了全连接$P$ 层和激活函数对网络表征能力的影响.
  • 郭晓乐, 孙祥凯
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23720
    录用日期: 2024-01-08
    含有不确定信息的非凸非光滑半无限优化是不确定性优化领域的一类重要模型, 在机器学习、信号处理等领域有着重要应用. 本文旨在研究目标函数和约束函数均含有不确定性数据的非凸非光滑半无限优化问题. 借助鲁棒优化方法, 建立该不确定性优化问题的混合型鲁棒对偶问题. 利用广义凸性假设条件和一类更弱的鲁棒型次微分约束规格条件, 刻画该不确定性优化问题与其混合型鲁棒对偶问题之间的鲁棒弱对偶、鲁棒强对偶以及鲁棒逆对偶性质.
  • 刘姝君, 陈进东, 马艳红
    录用日期: 2024-01-05
    针对出行高峰期乘客打车难、车辆供不应求的现象, 基于高峰期网约车平台同时采取加价策略和给予司机补贴的实际场景, 考虑司机供给价格的异质性, 并结合司机出车决策的参考点依赖理论, 以平台期望利润最大化为目标,构建网约车平台与司机的Stackelberg 博弈模型, 运用库恩-塔克定理, 求解高峰期网约车平台最优服务价格和最优补贴力度. 研究表明:高峰期网约车平台的期望利润随着补贴力度的增加呈现出"倒U型"演变轨迹; 当网约车平台的补贴力度在临界值之内时, 平台期望利润随着服务价格的增加呈现出先增后减的趋势, 当到达临界值(高点)时, 网约车平台期望利润实现最大化; 高峰期网约车平台通过采取合理的服务价格和补贴策略可以有效降低司机资源流失的风险, 调节供需关系, 提高双方收益.
  • 马静宇, 李泉林
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23673
    录用日期: 2024-01-04
    矿工的积极挖矿行为是维护区块链系统安全稳定运行的基础, 也是实现区块链生态可持续发展的保障. 因此, 如何对矿工的挖矿行为进行有效的经济激励具有重要的理论意义和现实意义. 针对该问题, 文章以PoW(Proof of Work)共识机制下的区块链排队系统为研究对象, 通过构建GI/M/1型连续时间马氏报酬过程, 计算了矿工长期平均利润的表达式, 并给出了矿工挖矿实现长期盈利的充分条件; 进一步, 基于该马氏报酬过程, 利用RG-分解计算了矿工短期累计利润的期望和方差, 以评估矿工短期的收益和风险. 文章的研究方法与结果为研究区块链系统的挖矿激励提供了一个重要的发展方向, 也为区块链技术应用中的一些经济管理问题提供了新的思路与数学分析途径.
  • 龚艳冰, 徐铂轩, 刘高峰
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23357
    录用日期: 2024-01-03
    云模型相似性度量在不确定分类、聚类和决策等领域中具有重要的作用, 因此, 相似性度量方法的优劣直接影响着云模型的实际应用效果. 在分析现有云模型相似性度量方法不足的基础上, 构建云模型的模糊格贴近度和形状相似度, 并提出一种新的基于正态OWA算子的云模型综合相似性度量方法. 该方法从云模型的超熵期望曲线簇角度出发, 综合考虑了云模型的位置和形状特征, 算例对比分析验证了该方法的科学性和合理性. 其次, 针对权重信息完全未知, 属性指标值为不确定语言变量的多属性决策问题, 提出一种基于云模型综合相似度的语言型多属性决策方法. 最后, 以医药企业新产品开发方案选择实例说明该方法的可行性和有效性.
  • 周愉峰, 张钦淄, 程佳豪, 吴昌质, 李志
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23506
    录用日期: 2024-01-03
    传统的血站与医院分散管理库存的模式越来越难以应对日益常态化的长周期血荒. 为此, 文章提出血小板的联合库存优化问题. 针对血站-医院库存系统, 考虑血小板生命周期、系统总成本、短缺量以及过期报废量等因素, 构建了基于库龄策略与调剂的血小板联合库存优化模型; 作为对比, 也构建了传统的分散库存管理模式下的决策模型以及不考虑调剂的联合库存优化模型. 三个模型均采用双目标的混合整数非线性规划描述. 针对模型特点, 设计了一种改进的非支配排序多目标鲸鱼优化算法(Non-dominated sorting whale optimization algorithm, NSWOA). 数值实验结果证明了模型和算法的有效性, 且改进的NSWOA优于非支配排序多目标粒子群算法(Non-dominated sorting particle swarm optimization, NSPSO)与非支配排序灰狼优化算法(Non-dominated sorting gray Wolf optimization, NSGWO). 结果表明, 血荒状态下集成调剂的联合库存管理模式, 可减少短缺和报废, 提高库存绩效.
  • 孙林辉, 孙悦, 吴安波, 王新平
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23499
    录用日期: 2024-01-03
    气候变化问题日渐严峻, 当今企业需要从以往的经济导向思维转变为环保经济双导向思维, 积极参与低碳减排. 为分析碳配额交易下供应链中制造商和零售商的长期减排决策, 引入低碳商誉来刻画参考低碳对市场需求的影响. 在此基础上, 考虑成员的利他偏好行为, 构建了集中决策, 分散决策, 制造商利他和零售商利他4种Stackelberg微分博弈模型以分析不同情形下成员的最优均衡策略, 并对其进行比较. 研究结果表明, 严格的碳交易政策可以激励企业进行碳减排, 但也不能忽略消费者参考低碳效应带来的不利影响; 利他偏好行为可以有效削弱这种不利影响, 并对制造商的碳减排水平及零售商的低碳宣传水平实现帕累托改进, 有利于推动企业进行绿色低碳转型; 与制造商具有利他行为的情形相比, 零售商的利他行为给低碳供应链带来了更大的回报.
  • 王海燕, 沈崇杰
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23678
    录用日期: 2024-01-01
    数字经济和电子商务的兴起令供应商通过线上渠道入侵到零售市场成为可能.分别探讨了是否开通在线评论情景下的线上单渠道和双渠道供应链中,供应商渠道入侵的条件和供应链成员的最优决策.研究表明:(1)单渠道供应链中,当在线评论为正向且有效性水平较高时,开通在线评论有助于增加需求量,使供应商、零售商和消费者达到"三赢";(2)直销满意度的提高并不总是对供应商入侵有利,当不开通在线评论或开通后在线评论为负向时,直销满意度的提高对供应商入侵产生正向影响;当在线评论为正向且其有效性水平较高时,直销满意度提高反而会抑制供应商入侵;(3)双渠道供应链中,开通在线评论并不能使所有渠道成员都获益,零售商利润将始终受损,但当在线评论有效性水平满足一定条件后开通在线评论会提高供应商利润和消费者福利水平.
  • 刘苏杭, 王惠媛, 李新民
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23585
    录用日期: 2023-12-28
    Meta分析是一种通过对多个独立研究结果进行系统的整合、分析和综合,以得出更为准确、全面的结论的统计方法。在Meta分析的预测过程中,为了解决模型选择存在的不确定性问题,本文提出了一种基于Mallows准则的模型平均(MMA)方法,并证明了其具有渐近最优性。最后,对本文所提出的MMA估计与Jackknife模型平均(JMA)、 S-AIC和S-BIC信息准则下的模型平均估计进行了模拟研究,并应用于卡介苗疫苗数据的实例分析,结果均表明MMA优于其他模型平均估计。
  • 高洋, 李媛
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23616
    录用日期: 2023-12-26
    针对离散时间非线性系统的最优脉冲控制问题, 提出了一种基于策略迭代(PI)的自适应动态规划(ADP)算法. 首先引入脉冲区间集的约束条件, 将系统转换为离散时间非线性脉冲控制系统, 并根据哈密顿-雅可比-贝尔曼方程得到脉冲控制下的最优性能指标函数. 其次提出了一种基于PI的ADP算法解决了脉冲系统最优控制问题, 并给出了脉冲系统的收敛性分析. 相比于值迭代(VI)算法, PI在保证系统稳定的同时收敛速度更快. 然后提出了一种策略评估算法, 放宽了PI算法的初始条件, 解决了初始值选取困难的问题. 最后通过仿真实例验证了该算法的有效性.
  • 王星, 彭谦
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23592
    录用日期: 2023-12-24
    为了解决证券投资组合收益预测模型在股票价格波动感知方面的语义细粒度量化不足和有效投资组合灵活性受限的挑战,本研究提出了一种综合舆情态势评分模型(SESTM) 和图套索(GLASSO)的股票收益系统预测模型.首先,采用分位回归方法对股价波动进行拟合建模,定义了波动幅度和均值序列两条曲线,用于发现与正收益波动相关的词汇.接着,运用SESTM 模型从新闻公告语料中通过有监督的方式提取对股票价格波动灵敏感知的相关词汇,并形成与政策,估值和市场情绪密切相关的主题和匹配词典,进而生成舆情态势评分.最后,结合GLASSO方法构建股票价格之间的联动网络结构,并基于该网络构建个股投资组合策略.实证研究以疫情期间生物疫苗板块股票为对象,对网络联动和舆情态势评分模型开展了实验比较.实验结果显示:首先,以波动感知词汇为纽带构建的投资策略更适用于短期预测;其次,在融入反映联动网络的偏相关信息后,投资组合日均对数收益率达到1.6%, 相较于未融入偏相关关系的1.4%的情况提高了14.3%,更是随机组合的日均对数收益率0.7%的2倍;而最高收益由随机组合的3.117 提高到3.605,提升幅度达到15.6%.以上结果表明通过SESTM+GLASSO组合模型的方式提供了一种高效且性能优越的系统预测模型,该模型能够分析股票价格之间的网络联动关系,更准确地预测股票收益以制定相应的投资策略.这对于推动动态价格感知和深化大语言模型中的生成式跨模态任务的统计应用研究具有积极意义.
  • 蒋伟进, 周为, 王海娟, 韩裕清, 陈艺琳, 吴玉庭
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23534
    录用日期: 2023-12-24
    群感知网络中保证任务顺利进行的主要因素是参与者的选择,但是,现有工作大部分都依靠第三方的服务平台完成感知任务从而忽略参与者隐私的重要性.为了使感知任务的完成质量达到最佳,本文研究了感知环节中的参与者选择策略SWPS, 主要针对参与者与感知任务的距离、缺失数据推断、参与者位置隐私的保护和任务预算四个方面进行了研究,在保护用户隐私的前提下,将招募成本控制在一定范围的同时最大限度地提高任务完成质量.首先,通过保序加密算法和Merkle树对参与者的位置进行了加密处理,确保参与者的个人隐私安全.其次,通过压缩感知(Compressed sensing,CS)招募少量的参与者实现成本的控制,并且将参与者的信誉值、任务区域距离和能力值来决定参与者的选择.最后,获取参与者所收集的数据,使用压缩感知的方法针对稀疏性和低秩性的数据推断出缺失数据.通过仿真实验证明以及相关工作对比,SWPS在参与者选择方面和隐私保护方面都具有良好的表现,既能够保证数据质量以及数据精确度,又能够保护参与者隐私安全.
  • 朱志国, 孙怡, 王谢宁, 万校基
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23594
    录用日期: 2023-12-24
    随着“马蜂窝”等社交媒体的广泛兴起, 更多的游客从传统标准的“跟团游”转向灵活自由的“结伴游”. 不同于传统的用户个性化推荐, 为类似的旅游群组精准推荐景点时, 如何更好融合众多成员的异质旅游, 偏好, 已成为当前旅游行业中具有重要实践价值的热点研究问题. 为此, 本文首先采用局部异常点检测方法识别兴趣差异较大的离群用户, 初步进行旅游群组的聚类. 接下来, 基于先进的深度学习方法, 提出神经协同旅游群组推荐模型ANC-TGR. 该模型通过巧妙设计的“项目级”和“用户级”两层注意力神经网络, 准确聚合群组的共同旅游偏好, 并进一步输入至一个神经协同过滤推荐框架中, 捕捉群组与项目间的高阶交互关系. 最终, 为旅游群组进行Top-N的景点推荐服务. 实验结果证实, 提出的模型ANC-TGR由于进一步了优化融合旅游群组的偏好表示, 与最优的基准模型相比, 在Mafengwo(有群组)和Foursquare(无群组)两个数据集中, 在HR@10和NDCG@10指标上, 分别提升了10. 45%和10. 48%, 以及10. 07%和10. 87%. 本文为提高旅游群组的景点推荐准确性和出行满意度提供了技术方法支持.
  • 傅柱, 周鸣, 张陈俊, 刘鹏
    录用日期: 2023-12-22
    为揭示营商环境对我国中小企业创新效率的直接和间接影响, 文章采用2015-2019年创业板上市的115个中小企业为数据样本, 使用熵值法测算营商环境指标, 使用SBM方法测算中小企业总体创新效率和阶段创新效率, 构建Tobit回归模型分析营商环境对企业创新效率及其子阶段效率的影响, 引入数字化程度和创新意愿两个中介变量, 并运用逐步回归法和Bootstrap方法考察营商环境对企业创新效率及其子阶段的传导机制, 以解释营商环境影响企业创新效率的内在逻辑. 结果表明: 1) 营商环境对中小企业总体技术创新及其知识转化和成果转化子阶段的创新效率均具有显著正向作用. 2) 营商环境通过数字化程度或创新意愿中介变量对中小企业总体创新及其两个子阶段的创新效率产生的间接效应均显著为正. 3) 按照区域、是否专精特新、行业进行异质性分析发现, 营商环境对属于东部地区和专精特新的中小企业总体创新及其子阶段的创新效率具有显著正向作用, 营商环境对部分制造业中小企业总体创新效率具有显著正向作用, 而对部分制造业和服务业中小企业具有显著负向作用.
  • 汤常一, 王雷
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23837
    录用日期: 2023-12-22
    在审计实践中存在一些被低估的问题, 即审计师和客户采取群体行为, 群体行为对审计风险有何影响, 如何避免审计风险等. 建立了演化博弈理论框架解决审计风险中的发现风险问题. 然后, 提供了关于案例的理论证明和数值分析. 面对信息不足和不断变化的审计准则, 利益相关者更普遍和合理的行为是模仿或群体行为. 反之, 模仿行为进一步放大了市场的波动和审计风险. 也就是, 演化均衡体现为一个极限周期, 它放大了审计失灵波动范围, 而不同于传统博弈中的混合均衡点. 因此, 定期调整审计准则可以有效地避免审计风险.
  • 熊晶晶, 纪志坚
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23623
    录用日期: 2023-12-18
    本文研究了符号有向图下, 由一阶和二阶动力学智能体组成的异质多智能体系统的镇定性问题. 利用Laplacian矩阵和图理论知识进行分析, 分别针对一阶和二阶动态智能体设计相应的协议. 基于本文提出的分层理论, 通过对控制参数的设计, 利用结构平衡的独立强连通分量(SBiSCC), 给出了在通信拓扑下一阶-二阶异质系统实现镇定的充要条件. 最后, 文章给出了几个仿真验证理论结果.
  • 陈梅玲, 俞翰君
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23695
    录用日期: 2023-12-18
    面向分布型符号数据线性运算不封闭的问题, 本文基于贝叶斯空间代数提出了分布型符号数据时间序列模型. 在符号数据分析的框架下, 分布型符号数据又被称为数值模态数据, 其数据单元可以是直方图、经验分布或带经验估计的参数分布. 由于符号数据表的元素是带约束的概率密度函数、累积分布函数或者分位数函数, 经典的函数运算并不适用. 与以往的研究不同, 本文的研究工作基于贝叶斯空间代数, 其运算定义充分考虑了概率密度函数的具体特征, 线性运算封闭, 并且在其内积定义下概率密度函数空间构成一个完备的内积空间, 代数性质优良. 为了提出一种简洁的分布型符号时序模型, 本文首先基于贝叶斯空间的线性运算和内积运算定义了分布型符号数据的数字特征、差分算子和后移算子, 然后推导了分布型符号数据自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型的模型识别和参数估计方法, 并给出完整的建模方案. 最后, 通过两组仿真实验和一个真实案例说明了所提方法的有效性.
  • 孙景云, 马小雯
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23647
    录用日期: 2023-12-14
    以上证50指数的主要成分股为研究对象, 首先基于分形与S型效用理论构建股票风险综合评估指标, 作为构建投资组合的选股依据. 然后在金融资产收益率服从非对称拉普拉斯分布的假设下, 采用CVaR值度量投资组合的风险, 进而构建M-CVaR最优资产配置模型, 并将该模型转化为二次规划问题进行求解. 在实证分析阶段, 利用滑动窗口法分别以月、季度、半年和一年为周期对最佳股票投资集的最优配置比例进行动态调整. 结果表明, 利用分形与S型期望效用理论筛选出的部分股票投资集可以获得比全部股票投资集更优的投资收益, 且发现调整周期为1年的资产配置方案能获得较其他调整周期更高的累计收益率和夏普比率.
  • 郑文镇, 唐锡晋
    录用日期: 2023-12-14
    社交媒体平台的热门榜单作为热点信息的汇聚和展示,对于我们理解当前热点话题具有很大的启示。但由于热榜文本存在词汇稀疏和文本较短的问题,传统LDA和基于神经网络的主题挖掘模型面临着主题聚合表现不佳的表现。对此,本文提出了一个基于大型语言模型增强的主题建模框架—STAB。该框架结合大语言模型对文本数据的生成式增强能力,以及文档嵌入在主题建模中的优异表现,能够在短文本数据集上挖掘出有意义的主题。在多个数据集上的实验结果表明,在通用客观评价指标和下游任务应用方面,本框架均优于已有的主题建模方法。
  • 黄晓辉, 闫志华, 唐锡晋
    录用日期: 2023-12-13
    知悉社交媒体平台中影响信息转发的主要因素对于危害信息扩散的管控有着重要的意义.以往研究大多基于回归分析的方法,挖掘对转发数存在显著影响的变量,在可解释性上存在不足.本文基于统计回归建模和因果推断方法,从用户特征和文本特征分析影响推文转发扩散的变量,并生成解释文本情绪与转发数因果关系的剂量-效应函数.此外,考虑到社交媒体观测数据集采集时存在收集偏差的问题,本文使用主题聚类方法进行数据过滤.在对疫苗讨论和总统选举Twitter数据集的实证分析中,我们发现了显著影响信息转发的变量集,以及文本情绪对于转发数的因果效应.
  • 李胜利, 舒婷, 魏翠萍, 桑钰政
    录用日期: 2023-12-13
    针对社会网络环境下的大群体分类决策问题,首先,通过构建个性化相似度阈值学习模型,将相似度与社会网络融合,得到修正后的社会网络;然后,利用子网络分割算法将社会网络划分为具有一定特征的子网络,并形成对应的子群,通过DeGroot模型计算子群的群体偏好;接着,在群体偏好聚合过程中,综合偏好顺序一致性程度、子群内聚力及其成员数量,并通过参数学习计算三个指标的最优权重分配,进而计算子群权重.最后,通过一个算例来验证方法的有效性和可行性.
  • 樊宇, 任敏慧, 张健
    录用日期: 2023-12-13
    消费者满意度水平对企业生产运营至关重要, 基于在线评论词向量, 构建一种面向消费者满意度研究的分析框架SAFCS. 基于BERT词向量, 根据对比注意力从在线评论中选择重要名词, 并利用UMAP-PCA法进行降维, 聚类后获得相应领域消费者满意度维度; 通过依存句法分析获得在线评论中的属性-观点短语, 采用预训练语言模型实现属性-观点短语情感分类. 采用AT, GRN, LN, TB四个服装品牌的评论数据进行实验分析, 结果表明, 消费者对各维度关注度具有明显特点, 同时, 相较于消极评论, 消费者在发表积极评论时更倾向于进行综合性评价. 最后结合研究结果, 为各品牌的生产运营策略选择提出相应建议.
  • 孟祥俊, 陈进东, 张健
    录用日期: 2023-12-13
    基于融合年报文本和新闻报道非结构化文本信息的指标体系,开展中小企业信用风险预测研究.采用递归特征消除方法筛选原始指标,并融入中小企业的年报文本复杂性、年报情感语调和新闻情绪极性等指标;基于贝叶斯优化的XGBoost (BO-XGBoost)等方法,比较在不同特征属性集上多种机器学习模型的信用风险预测性能;使用SHAP(SHapley Additive exPlanations)可解释性方法对模型进行可视化的局部解释和全局解释.研究结果显示,加入了非结构化文本特征指标后模型的性能均有不同程度提升,即这些特征对中小企业信用风险具有良好的预测作用;BO-XGBoost相较Baseline预测性能更优,且非结构化文本特征重要性排序前列;使用SHAP 瀑布图、散点图、依赖图解释了误判样例原因、特征对模型输出的影响极性及程度,以及非结构化文本特征与信用风险间的演化趋势,并基于委托-代理等理论进一步完善实证结论的理论支撑.
  • 吴玖静, 郭文雯
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23638
    录用日期: 2023-12-12
    由于"维数祸根"的影响,高维参数和非参数检验均面临检验功效低的问题.目前高维检验功效提升的方法主要有两种:1)在统计量中加入一个示性函数,利用边缘的信息提升高维检验的功效;2)利用样本切分的方法,将变量降维和假设检验分两步进行,进而提升检验功效.基于这两种思想,本文针对高维均值、回归系数和变量独立性进行假设检验,分别提出了利用示性函数和维度约简的假设检验方法.数值结果表明,利用示性函数进行功效增强的方法无论在稀疏还是稠密假设下都能得到较高的检验功效;但此方法的检验水平依赖于原始检验统计量和阈值参数的选取.维度约简方法可以很好的控制检验水平,也不存在阈值参数选取的问题,在稀疏假设下具有非常好的检验功效,但在稠密假设下维度约简方法表现低于示性函数功效增强方法.
  • 陈志娟, 计和平, 马长峰, 张顺明
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms22794
    录用日期: 2023-12-11
    本文使用文本向量化方法将业绩说明会文本数字化,在此基础上分析上市公司高管是否策略性选择语调以及投资者对此做出的反应.首次将管理层语调提炼为市场语调,行业语调和公司语调三个维度.研究发现,业绩说明会上管理层的行业语调比公司语调明显负面,表明高管会根据自身的需求对语调进行策略性地安排;公司的净正面语调在长窗口期对股价上涨具有显著预测能力;在市场和行业环境一般情况下,投资者能通过分析市场语调和高关注度公司的公司语调获得超额收益.本文证明上市公司业绩说明会的文本具有信息含量,并且为管理层语调分析提供了新的视角;同时在中国高度依赖语境的文化背景下,为投资者获取、解读信息能力提供了新的证据.
  • 徐嘉, 姚勇, 秦小林
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23582CM
    录用日期: 2023-12-07
    一个熟知的结论是说, 如果多项式$f\in \mathbb{R}[x]$ 在单位方体$I^n=[0,1]^n$上的值是严格正的, 则$f$ 可以用带正系数的Bernstein 基表示.但是, 当$f$ 在单位方体$I^n$ 上存在零点时, 上述结论不再成立. 本文中我们研究了$f$ 带有角零点(单位方体的顶点) 的情况. 我们找到了在仅有角零点的假设下$f$ 存在非负系数的Bernstein 展开需要满足的充分必要条件.我们通过引入$d$-多重型, 将问题转化为$d$-多重型的系数问题.
  • 王蓓, 唐锡晋
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23697
    录用日期: 2023-12-07
    在科研学术活动中,访问合作机构和参加学术会议是科研人员进行学术分享与交流的重要途径.通过对研究人员的学术活动信息进行分析和挖掘,能够有效揭示机构的研究方向和合作动态等情报信息.本文针对科研机构网站中人员学术活动公示稿的特点,结合自然语言处理技术,建立了一个学术活动信息抽取框架.特别地,文章针对会议名称文本,借助预训练向量,采用结合句法结构与语义相似度的文本相似度计算方法以实现实体统一.在此基础上,对学术交流活动的时间地域特性进行考察,并借助社会网络分析等方法对机构的研究领域和关键学者等信息进行探测,同时还对费用支出进行了估计.研究实现了对科研人员学术活动信息的细粒度抽取、挖掘和可视化呈现,为科研管理部门的决策过程提供了重要参考.
  • 李毅, 王童欣, 石中玉
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23350
    录用日期: 2023-12-06
    在空间调查领域中,分布良好的样本中很少会同时出现彼此接近的单元。将地理坐标作为平衡变量的立方体法存在无法捕捉总体单元的空间依赖性的不足。本文在立方体法能有效捕获总体空间趋势的基础上,创新性地引入系统抽样的思想。文章提出的抽样设计方法在保持单元空间相对位置的同时充分利用地理坐标信息,集中相似单元点获得有序总体 ,使原先总体具有“空间趋势”。首先,在保持空间相关性的前提下,将抽样单元排序问题转换为单源最短路径问题。然后,利用Dijkstra算法获得有序总体,在快速立方体法的飞行阶段更新初始包含概率进行有序空间抽样。最后 ,通过模拟研究和实证分析表明对空间总体按照相似单元彼此靠近的原则进行排序,可减少抽样误差,获得较为均衡的样本,从而验证所提抽样思路的可行性。
  • 叶五一, 张珊, 焦守坤
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23369
    录用日期: 2023-12-05
    为了考察重大经济或政治等事件对金融市场间相依性造成的影响, 本文构建了一种允许变量间相依系数服从高维机制转换过程的因子隐马尔可夫Copula模型(FHM-Copula), 该模型能够捕获重大事件对相依性带来的不同程度、不同方向、不同持续时间、瞬时或长期的外部冲击. 实证研究中,本文基于FHM-Copula模型分析了中国与其他金砖国家股票市场间的动态相依性. 研究结果表明, FHM-Copula模型能够有效地识别美国次贷危机、欧债危机、中国股灾、中国接任金砖轮值主席国和新冠肺炎疫情等重大事件对中国与其他金砖国家股市间相依性造成的外部冲击. 本文的工作不仅为金融变量间的动态相依性研究提供了基于信息冲击视角的理论分析框架, 同时也为投资者和政府监管部门在投资决策和风险管理方面提供了参考.
  • 胡森森, 禄静宜
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23532
    录用日期: 2023-12-04
    农产品质量信息的虚假披露导致价格机制失灵,制约着农产品市场的发展.区块链中信息透明可追溯的特性,为解决农产品供应链质量信息虚假披露提供了新的解决方案.然而高昂的区块链采用成本,市场消费者类型,区块链信息追溯精度都影响着区块链的采用.本文运用信号博弈,以价格为信号探究了农产品供应链中区块链采用策略和质量信息披露策略.研究发现:(1)农超只有在溯源信息增益较高时才会采用区块链技术;且农户的种植成本较低时,农超采用区块链技术意愿更强烈.(2)在不采用区块链技术且种植成本较低时,低质量农户有动机虚报高价混淆市场.(3)农超采用区块链技术可能会损害农户的收益,随着信息敏感的消费者数量增加,农产品供应链中各方都能从中获益.
  • 段星德, 伍震寰, 张文专
    系统科学与数学. https://doi.org/10.12341/jssms23521
    录用日期: 2023-12-04
    在贝叶斯框架下,本文发展一类半参数Tweedie复合泊松部分线性混合效应模型来分析半连续纵向数据,并用贝叶斯P-样条来逼近模型的非参数函数.由于Tweedie复合泊松分布的密度函数没有显示表达式,这通常给计算带来困难,本文利用数据扩充法的思想,引入一个潜变量,可得到半连续随机变量和潜变量的联合概率密度函数,并基于这个联合概率密度函数进行贝叶斯统计推断.进一步,结合Gibbs抽样与Metropolis-Hastings (MH)算法的混合算法可得到模型的参数、随机效应以及非参数函数的联合贝叶斯估计以及潜变量的预测值.最后,通过模拟研究与实例分析来验证我们所提出方法的有效性.