均值-CVaR投资组合模型及改进的蝙蝠算法求解

基于投资者是风险厌恶型和风险资产价格路径服从跳扩散过程的假设,采用条件风险价值来度量组合风险,建立均值-CVaR投资组合优化模型.为快速有效求解模型,将基于模型的交叉熵随机优化方法嵌入到基于群体的蝙蝠仿生算法中,构建一种改进的蝙蝠算法,该算法既充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性,又有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象.借助Monte Carlo模拟情景生成得到价格路径,进而采用所建算法实现模型求解,并与遗传算法和线性规划方法进行比较.实验结果表明,新算法在求解有效性和实用性方面表现更好,取得更为满意的结果.     

一种改进的实数型遗传算法在多目标最优投资组合选择中的应用

根据信息论中熵的概念，提出用熵来度量投资组合对风险的分散能力．同时，在兼顾收益和风险的情况下，提出了一个新的多目标投资组合模型，并用改进的经典遗传算法求解该模型．实例分析表明，该模型及算法具有实际可行性。     

基于耗散结构理论的复杂流程网络安全风险渗透

针对生产／服务流程安全风险分析问题,运用耗散结构理论从结构和演化2个层面阐述流程风险渗透机理;构建复杂流程安全风险网络,以网络节点触发概率、重要度和吸引度为渗透参数,刻画流程安全风险的传播、累积、耗散过程,并运用极大熵模型和灰关联熵模型计算安全风险触发概率和渗透强度;最后,建立改进蚁群算法最高安全风险路径渗透模型。结合机务准备流程实例,验证了模型的有效性,为复杂流程安全风险管理提供新方法。     

风险熵模型的融资融券市场风险

风险熵模型是风险衡量中的常用工具之一.在构建融资融券市场风险熵模型的基础上,对宏源证券、长江证券、中信证券、海通证券和中国人寿5只标的证券的风险熵进行衡量,得出具体的熵值.     

蚁群算法搜索熵研究

借鉴信息熵,提出蚁群算法的熵模型,定义蚁群算法的3种搜索熵,讨论了搜索熵同算法搜索能力和收敛性之间的关系,给出了2个简化模型的基于搜索熵的收敛性判定定理,并利用搜索熵讨论了参数选择对蚁群算法的影响.     

带有Yager熵约束的方差-混合熵投资组合优化模型

通过引入可信性方法和Yager熵约束,建立以方差-混合熵（VHE）为风险度量的投资组合优化模型,通过上海证券交易所数据对均值-方差-混合熵模型（MVHEM）、均值-方差模型（MVM）和均值-混合熵（MHEM）模型进行实证比较分析。结果表明,本文所构建的模型可以较好地均衡方差和混合熵在风险控制方面的作用,Yager熵约束的引入可以进一步增强模型的稳定性,在控制风险水平的条件下实现了相对更高的累计收益。     

证券投资组合中的熵优化模型研究

为了解决马科维茨(Markowitz)模型中以证券收益率的方差测度投资风险的局限性,基于熵以及差熵的概念,在研究其均值方差模型的基础上,提出用熵和差熵来作为风险的度量方法,从而建立了几种关于熵的证券投资组合优化模型,使对证券投资组合模型的研究和应用更加合理、客观.     

熵池理论和风险平均分散化模型在投资组合分配中的应用

为确定资产组合中各资产的权重,提出了基于熵池理论和风险平均分散化模型的新方法.首先根据投资者线性或非线性观点,用熵池理论的方法,结合CMA算法和蒙特卡洛模拟得出协方差矩阵的估计(∑);其次对估计出的(∑)进行主成分分析,并运用风险平均分散化模型,求出组合权重,得到各个资产在组合中的分配方案;最后用历史数据进行了实证研究,证明了这种方法的优越性.     

基于正弦熵的均值-风险模型

就不确定环境下投资组合问题探讨了最小化正弦熵模型.基于收益服从不确定分布,从投资者利益出发建立带有收益和风险的投资组合模型.为求解在不确定环境下的模型,通过数值积分法设计了混合智能算法,最后通过数值例子验证模型和算法的有效性.     

基于最大熵的文本分类算法的改进

基于最大熵模型的文本分类算法对不同测试文档的训练结果相差较大.利用Boosting机制改进基于最大熵模型的分类算法,以提高该分类算法的稳定性.实验结果表明,该改进方法可以有效改善基于最大熵模型分类算法的稳定性,且分类精度也有一定的提高.     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法．在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念，并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征．在人脸检测系统中，把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练，得到检测用分类模型，然后把分类模型应用于人脸检测．实验证明了这种方法的有效性。     

基于热力学熵的交通流模型

在分析热力学熵的基础上,讨论了交通流类热力学熵的构造方法,并构造了适用于不同情况下的交通流熵。通过对系统熵变的分析,揭示了交通流熵产生的内部机制,导出了熵产生公式。最后依据熵理论,导出了路段交通系统的交通流状态变化的微分方程,并建立了动态交通流模型。研究结果表明,此法不仅对已有理论具有包容性,而且具有普适性。     

广义不确定原理对一般静态黑洞熵的影响

把广义不确定原理引入黑洞熵的计算,采用薄膜brick-wall模型,对一般静态黑洞外部标量场的熵进行了计算,得到了熵计算公式.应用该公式结果表明,可以得到已知所有静态黑洞的Bekenstein-Hawking熵.作为比较和进一步研究,对视界面上的二维膜的熵进行计算,可以更方便和一般性地得到熵与视界面积成正比的结论,该讨论可直接表明黑洞熵就是其视界面上的量子态的熵.与原始brick-wall模型不同的是,这一结论是有限的,计算中无需引入截断,且小质量近似也可以避免.     

理想气体熵积分常数之差与理想气体混合熵

指出不能只利用理想气体的热力学熵表达式求其混合熵,并给出求混合熵的物理模型。     

几种图像结构模型的分析

采用一维信号的进化模型,建立图像广义空间的进化模型,得出了各种参数与图象物理参量的关系,据此建立了图像结构信息模型,指出H(Tran)是图像结构熵,图像应向结构熵最大的方向进化．同时,建立了层次结构模型,指出各个终节点构成语义字符串,并定义了图像语义码,这个码所含的信息量及熵称为语义信息及语义熵．     

基于布尔云模型算法的图像修复研究

针对现有图像修复算法的不足,采用布尔云模型算法。首先构造云模型,利用云熵确定云布尔关系。不同的云团值出现时,布尔逻辑计算每个云滴集合的互信息熵。通过比较熵的不同来确定结果值;接着在受输入和布尔函数决定后产生云态,云模型在受输入和布尔函数决定后,可以再次产生新的云团。对云态进行选择优化,其不同的云熵动态变化,最后给出了算法流程。仿真结果显示算法对修复图像连接自然,有光滑性,保持了整体连续,并且PSNR值较大。     

用熵模型确定货运方式分担率

在Ｗｉｌｓｏｎ最大熵分布模型的基础上，建立了用于区域运输规划中确定货运方式分担率的熵模型，并运用实际数据资料进行了模型的标定与分析，对其实用性作了探讨。     

基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵研究

研究了基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵。首先,在罗莱珍等人的论文基础上,计算在Wishart矩阵特征值联合分布下的广义微分熵;然后,采用Laplace变换和Laplace逆变换来计算在随机量子态特征值联合分布下以及在随机密度矩阵对角线联合分布下的微分熵;另一方面,研究了由随机量子态所诱导的相关随机矩阵模型,该模型在量子信息理论中有着重要的作用;最后,以Renyi熵和Tsallis熵为例来验证在3种情形下的广义微分熵,并推广了罗莱珍等人的结果。     

对流热过程数值计算稳定性关系新探讨(Ⅰ)──耗散熵产非负定性分析

探讨性地定义了广义熵的概念;对于给定的模型方程,建立了相应的熵方程,揭示了模型方程潜在固有的耗散熵产非负定性质;提出了以该非负定性为准则,对模型方程的一般化数据格式稳定性限制条件的分析方法．针对一些典型的数值格式导出了具体的限制性条件,归纳性地显示该方法的结果为稳定性的充分条件,为耗散与数值稳定性的内在联系提供了新的理解