Cass结合Excel自动生成坐标文本文件

本文针对Cass一些自动生成的数据表格不能满足客户的情况,介绍了Cass结合Excel对数据进行处理、自动转换成文本文件的方法。     

基于广大极值分布的高频极值条件VaR模型

在考虑当前预期和波动性条件下,为了有效地捕获极端条件下收益率时间序列动态特征,提高VaR的度量精度,建立了基于高频数据的条件极值VaR模型.应用智能优化算法对条件极值分布的时变参数进行估计,考察了在不同样本容量分块下的条件极值VaR,并对VaR计算结果的精度进行了Kupiec-LR检验和动态分位数检验.研究结果表明,基于高频数据的条件极值分布较好地拟合了极端条件下的收益率特征,与McNeil提出的传统条件极值VaR相比,应用高频数据建立在条件广义极值分布基础上的条件极值vaR的Kupiec检验DQ检验值都较为理想,表明该模型能够捕捉到我国市场风险特征,提高极端情况下风险测度能力.     

基于统计方法的行为预判分析

行为预判是行为现象分析的前期工作,在犯罪行为分析中占重要的位置,它为阻止犯罪行为提供了科学的理论分析基础和对应策略。基于数学的统计分析方法,设计了犯罪行为预判系统。通过实际系统中的探测器,系统采集数据进行处理,将采用数学方法处理后的数据存入数据栈,从而提供具有较强处理能力的犯罪行为分析和犯罪行为预判。     

雪灵芝水溶性多糖提取工艺优化及其数学模型的建立

目的 优化雪灵芝水溶性多糖的提取工艺,并建立数学模型.方法 采用水提醇沉法提取雪灵芝水溶性多糖;运用苯酚-硫酸法测定多糖含量;通过单因素实验研究浸提时间、加水比、浸提温度及乙醇浓度对多糖提取率的影响;采用响应面分析法优化提取条件,运用sas软件分析实验数据,建立回归模型.结果 得到雪灵芝水溶性多糖提取的优化工艺参数的最佳取值范围为:浸提温度(94.5～97.5℃);浸提时间(2～2.5h);加水比(43～51v/w).结论 为雪灵芝水溶性多糖提取工艺的优化提供了一定的技术依据,也为其后续研究奠定了基础.     

新型智能服务机器人亮相

日本庆应大学一个研究小组最近开发出一种可长期保存数据的新技术：利用活细菌替代磁盘和光盘等存储媒介，从而将数据保存数百年甚至数千年时间。在利用基因重组技术生成的细菌上写入遗传密码，还可以在知识产权保护方面推广应用。     

一类快速模糊支持向量机

由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。     

多款Sun服务器全新亮相

Sun公司近日发布3款具有突破性意义的X64服务器产品，突破了整个业界在服务器设计上的诸多屏障。这三款新系统均采用基于直连架构的AMD Opteron处理器，它们是：全球第一款在一个4U机架内实现的16路X64服务器、全球第一款混合式数据服务器以及全球第一款No—Compromise（效能卓越的）刀片平台。     

在临床疾病诊断中的应用

医院信息系统是医学信息学的一个分支,分为管理信息系统(MIS)和临床信息系统(CIS).HIS系统在实现了医院信息的全过程追踪和动态管理、简化患者的诊疗过程和优化就诊环境的同时,在医院信息系统中积累了大量的管理信息和临床信息资源,如何在这大量的数据资源中挖掘深层次的、隐含的、有价值的知识,是我们面临的一个难题.数据挖掘有解决这方面问题的能力.利用数据挖掘技术开展科学研究,提高医学技术和医院管理水平是很有必要的.     

层析成像的模糊-神经网络重建方法

考虑投影数据不足时，射线层析成像的离散重建算法难以取得较好效果的情况，利用模糊理论建立了表示物体衰减系数的连续函数，用神经网络学习算法确定该连续函数中的待定参数．提出了一种适于投影数据或投影方向不够时的CT图像重建算法．计算机仿真结果显示了该方法在投影数据严重缺少时的良好效果。     

基于理性期望的利率期限结构预期理论与期限溢酬

推导了两种检验期限结构预期理论的方法.指出基于这些回归方程来检验预期理论,实际上是对理性期望、期限结构预期理论和期限溢酬不变的联合检验,实证研究中对预期理论的拒绝可能是由于未考虑到期限溢酬的时变性.在此基础上,基于Kalman滤波的期限溢酬估计模型.提出了一个利用即期利率数据.利用上海证券交易所国债交易数据对该模型进行实证研究,分析了该市场期限溢酬的行为特征.