南岭亚高山泥炭地现代有壳变形虫环境指示意义的初步研究——以湖南省大坪泥炭地为例

南岭亚高山泥炭湿地在维持华南亚热地区生态系统和区域水平衡中起关键作用,但在这一区域的古环境定量重建工作还未有系统展开.有壳变形虫是古环境定量重建的有效代用指标.本文以南岭西部的湖南大坪泥炭为例,选取23个样品点,初步开展了该地区现代有壳变形虫的种类组成变化鉴定工作,通过多元统计分析发现,水位埋深(water-table depth, WTD)是影响本地区有壳变形虫种类组成变化的最主要环境因子,这一结果与国外其他地区的研究结果相一致.据此,利用国际上广泛使用的生物-环境因子转换函数模型,初步构建了本研究区域现代泥炭湿地有壳变形虫-水位埋深转换函数关系.研究结果表明,所有转换函数预测的水位埋深与实测水位埋深都呈一定的相关性,但受制于本次采样面积小、鉴定样本量较少和水位环境梯度较窄的条件下,转换函数的预测性能还比较差.此次工作可为将来系统开展华南亚热带地区高山泥炭湿地的古水文定量重建工作奠定宝贵的基础数据.     

FDA发射干扰机对无源雷达干涉仪测向系统的欺骗机理

针对雷达电子战中,敌方无源探测雷达通过接收干扰机信号实现测向定位,威胁我方干扰机安全的问题,提出一种基于频率分集阵列(Frequency Diverse Array,FDA)的测向交叉定位欺骗技术。首先在建立FDA阵列模型的基础上,通过欧拉公式得到采用非线性频控函数的FDA阵列因子及相位方向图;然后推导了FDA阵列作用于干涉仪测得的信号到达角β、虚拟发射机在X轴的坐标位置x;接着,以干涉仪测向欺骗为基础,分析了FDA干扰机对测向交叉定位系统的欺骗原理及定位精度。仿真结果表明:通过合理地对载频、阵元数目、频偏的选择可以较好地实现在远场条件下FDA阵列对干涉仪测向的欺骗效果;在合理选择其他参数的同时,测向精度越高、定位模糊区面积越小,且定位虚拟干扰机位置始终落在50%CEP半径之外。     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

基于双层规划的普通克里金插值方法研究

采用双层规划描述了普通克里金法中理论变异函数模型参数求解问题.针对传统变异函数模型参数求解过程中容易受人为不确定性因素影响的问题,建立了以交叉验证统计结果最优和个体样本满足最优无偏线性估计为目标的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.该方法根据交叉验证结果优化调整上层系统随机给定的变异函数模型参数,可以减少变异函数模型参数求解过程中人为不确定等因素的影响,从而可以获得合理的理论变异函数模型参数和较好的空间插值结果最后,以土壤pH值为例,通过与加权最小二乘法比较验证了采用该方法的有效性和合理性.     

基于SV-Copula的欧盟碳配额现货和期货价格相依性研究

碳配额现货和期货价格的相依性对投资者进行套期保值和投机套利均具有重要意义.本文采用SV (stochastic volatility)模型研究了欧盟碳配额现货和期货价格的波动特征,继而用Copula函数分析了两者之间的相依结构,结果发现:EU ETS (European Union Emissions Trading Scheme)第二阶段和第三阶段的碳现货与碳期货价格都存在显著的波动持续性和杠杆效应,且第三阶段碳现货和碳期货价格的波动风险均大于第二阶段;碳现货和碳期货价格之间存在高度相依性,且第三阶段碳现期货价格尾部相依性更强;两阶段中两者的尾部相依性呈现为对称且厚尾.     

基于最大熵原理的金融系统风险测度及实证研究

金融系统是一个复杂的非线性系统。信息熵是一种对系统整体性不确定程度的一种度量。从信息理论出发,用信息熵度量金融风险,通过最大熵分布采用定性分析与定量计算相结合,构建一种金融系统风险分析模型,并以中国股票市场为例分析与验证模型。实证结果表明,该模型是一种有效的风险分析方法,较准确地反映了金融系统的风险状况,为金融系统风险分析提供了一种新的思路。     

基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

石油市场和股票市场之间的尾部风险溢出效应——基于变分模态分解和动态Copula函数的研究

利用变分模态分解法将原始收益率序列分解为不同期限的子序列.基于动态Copula函数计算石油市场和股票市场之间的在险价值指标(VaR和CoVaR)，研究在极端下跌和极端上涨的市场情况下，国际石油市场与发达国家和新兴市场国家股票市场的短期和长期尾部风险溢出效应.实证研究结果表明，石油市场和股票市场之间存在双向的尾部风险溢出效应.首先在风险溢出的强度方面，石油市场对股票市场的尾部风险溢出效应明显比股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应更强烈.其次在风险溢出的方向方面，股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应均为正向，石油市场对大部分国家股票市场的上尾风险溢出效应为正向，且对全部国家股票市场的下尾风险溢出效应为正向.最后，石油市场和大部分国家股票市场之间的长期尾部风险溢出效应都比短期尾部风险溢出效应更强烈.研究结果有利于相关市场投资策略的制定和极端风险传染的防范.     

基于指标函数的舰载机机队回收调度优化研究

由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此，提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下，由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化，后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序，进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。