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.     

直播平台打赏收入分成模式研究

针对目前我国多数直播平台盈利能力不足的问题,本文从直播平台打赏收入的分成模式入手,以委托代理模型为基础,对不签约模式和签约模式下直播平台对打赏收入的最优抽成比例进行研究,同时对比分析了两种模式下直播平台在抽成比例与盈利能力等方面的不同,尝试从激励机制角度解释我国直播平台盈利能力不足的原因,并提出可行的解决方案,为我国直播行业的发展提供借鉴和参考.研究结果表明,签约主播比例与直播平台基础规模不匹配,以及直播平台以高额签约费吸引核心流量主播的签约策略不恰当,可能是导致直播平台盈利能力不足的两个原因.     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

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.     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

基于非线性和测试覆盖率的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型一般假设故障是独立的,且检测到的故障能够被排除。但在工程中,一些检测到的故障可能无法排除,在排除过程中也可能会引入新的故障。考虑上述因素,本文假设故障的引入过程与时间呈现非线性关系,通过测试覆盖率函数来表示软件故障检测率,建立了基于非齐次泊松过程(non-homogeneous Poisson process, NHPP)的软件可靠性增长模型。为规避参数估计过程中模型函数导数连续性和存在性的限制,应用一个自适应变化的实值遗传算法进行计算。最后通过一个真实软件失效数据集对模型参数进行计算,利用不同的评价准则将所提模型和现有模型进行比较,说明所提模型的优越性和准确性。     

Parameter estimation for dual-rate sampled Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity

The identification of nonlinear systems with multiple sampled rates is a difficult task.The motivation of our paper is to study the parameter estimation problem of Hammerstein systems with dead-zone characteristics by using the dual-rate sampled data.Firstly,the auxiliary model identification principle is used to estimate the unmeasurable variables,and the recursive estimation algorithm is proposed to identify the parameters of the static nonlinear model with the dead-zone function and the parameters of the dynamic linear system model.Then,the convergence of the proposed identification algorithm is analyzed by using the martingale convergence theorem.It is proved theoretically that the estimated parameters can converge to the real values under the condition of continuous excitation.Finally,the validity of the proposed algorithm is proved by the identification of the dual-rate sampled nonlinear systems.     

面向节能控制的楼宇机理模型仿真研究

由于现有建筑系统能源消耗大,控制系统复杂,电力成本高,为降低电力成本,搭建建筑的机理模型进行仿真。为证明建立的模型适用于建筑系统,对模型的准确性进行仿真验证。通过对比恒定电价与时变电价的加热功率,可以看出系统通过模型预测控制能随着时间的推移响应电力价格的变化,进而很好地控制电力成本,节约能源。     

一种基于工作流网的游戏作弊检测系统

游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。