基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

声学黑洞研究进展与应用

声学黑洞结构作为一种新型的弯曲波调控技术,可以有效地降低结构中弯曲波的传播速度,减小边界末端的反射,形成具有高能量密度的区域,因此在减振、降噪、波动调控以及能量回收等方面具有广阔的应用前景.不同于以往复杂的减振降噪复合结构,声学黑洞因其结构与材料单一,在实际应用方面具有一定的优势.时至今日,针对声学黑洞结构已经进行了大量的基础理论研究和实验探索,并取得了一定的阶段性研究成果.本文首先介绍了声学黑洞的起源和基本原理.然后,全面介绍了理论计算和实验研究方法,详细地综述了声学黑洞结构的4个主要功能性分类,即减振、降噪、波动调控和能量回收,并总结了现在研究存在的问题.最后,对声学黑洞的发展前景进行展望,并指出了未来研究的重点和方向.     

波动方程在半无穷柱体和外部区域上的空间爆破和衰减性

利用能量分析的方法, 首先考虑定义在三维半无穷柱体上的波动方程, 当空间变量趋于无穷时, 证明其解或者指数式增长或者指数式衰减; 其次, 考虑定义在球面外部区域上的波动方程, 证明其解随半径的二择一结果； 最后, 证明对于非线性弹性方程, 二择性定理仍有效.     

考虑非本质需求的零售商-个人客户最优返利模型

在消费产品供应链中,产品生产和销售的发展是由消费者需求驱动的.制造商和零售商生产和销售满足客户需求的产品,并根据市场需求的变化制定相应的产品供应策略,以实现公司的最佳利润.它遵循三种基本模式:本质模式,非本质模式和中间模式.这三种不同的需求模式适用于来自各个行业的多种产品,已成为影响顾客购买决策的重要因素.主要研究非本质需求模式下制造商向个人客户的产品供应策略.通过构建新的函数模型并求解相应的最佳生产量和最佳定价,从而制定最优的供应策略.     

《系统工程理论与实践》投稿须知

简介《系统工程理论与实践》是中国系统工程学会会刊,创刊于1981年,是系统工程领域创办的第一个刊物,她记载和见证了中国系统科学与系统工程以及管理科学的成长和发展。本刊为月刊,每月25日出版,主要刊登系统工程理论与方法及其在管理、信息、金融、经济、能源、环境、军事、工业、农业、教育等领域中具有重要学术影响的创新理论和具有重要应用价值的优秀成果。     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。     

创新型科技人才分类评价方法

 在创新型科技人才内涵和分类评价指标体系研究的基础上，利用模糊层次分析法和逼近理想解排序法（TOPSIS法），提出创新型科技人才分类评价方法，并以2019年北京市科技新星计划的生物医药领域申报者为研究对象进行实证分析，结果表明该方法的评价准确率达到80.95%，验证了该方法的可行性与有效性。     

基于实物期权的高科技创业公司价值测度研究

风险投资是高新技术公司筹资的一条重要渠道,高科技创业公司的价值测度是考核风险投资效果的重要手段.本文在文献综述基础上,针对高科技创业公司的价值构成的特性,对高科技创业公司的价值构成进行了深入研究,将其区分为:净资产价值、资产溢价、增长期权溢价、协同效应溢价、人力资源价值增值和其他价值等六部分,采用未来现金流贴现以及服从跳跃式分布的实物期权理论构建了相应的测度模型,并利用创业公司的实际资料进行了应用分析,为风险投资决策及风险资金的退出定价提供了一种定量分析方法.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.