跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

高住高练低训对心脏收缩时间间期及踝臂指数的影响

为探讨HiHiLo训练对心脏收缩时间间期及踝臂指数的影响,以有良好运动经历的在校男大学生为研究对象,对其进行为期4周的HiHiLo训练,分别在训练前、训练2周、4周后测试STI/ABI.研究发现：经HiHiLo训练后,受试者心肌收缩力增加,心力储备提高,心功能得到增强;受试者ABI在生理范围内升高,提示受试者动脉血管功能得到改善.     

一种基于贝叶斯的渐进式图像匹配框架研究

提出了一种新的渐进式图像匹配框架,将图像匹配与图像概率更新结合在一起解决这一问题.该框架在当前匹配结果上,利用贝叶斯方法对最可信目标图像进行高效的重新估算,并且可保证提高后续的图像匹配效果.实验结果表明,与一次性图像匹配方法相比,所提方法的匹配性能更优.此外,即使是对外观发生变化及包含远离主体对象的图像场合,所提方法性能仍然健壮.     

基于ICA-PCA和Lasso的过程故障诊断

为了解决复杂工业过程中变量多,难以判断引起故障的主要异常变量的问题,提出一种基于ICA-PCA(独立成分分析和主成分分析)算法和Lasso(最小绝对收缩和选择算子)回归算法的过程故障检测与诊断的集成模型.首先,建立ICA-PCA模型提取数据的高斯信号和非高斯信号,构造相关统计量实现在线故障检测;然后,基于ICA-PCA模型获得的过程状态及故障信息,进一步构造基于Lasso回归算法的故障诊断模型,实现故障发生时的主要异常变量的定位和选择;最后,利用Matlab进行了TE(田纳西-伊斯曼)过程的数值仿真实验,并与已有故障诊断方法分布式PCA贡献图法进行比较,结果表明所提出的方法是有效的.     

Ⅱ型双截尾下逆威布尔分布尺度参数的估计

基于Ⅱ型双截尾样本,通过极大似然法得到了尺度参数极大似然估计的迭代公式.选取尺度参数的先验分布为无信息分布和伽玛分布,分别在平方损失和熵损失下,给出尺度参数的贝叶斯估计.利用Monte-Carlo模拟比较了各种估计的均方误差,结果表明,当选取伽玛先验和熵损失时,参数的贝叶斯估计最优.     

实时三维超声心动图与二维斑点追踪成像技术共同评价心肌梗死患者左室收缩功能与同步性

目的探讨二维斑点追踪成像(2D-STI)及实时三维超声心动图(RT-3DE)评价AMI患者左心室收缩功能和各节段运动的同步性.方法 50例急性心肌梗死患者为病例组,30例正常体检者为对照组,应用CMQ软件获取各节段径向圆周应变及应变率曲线,然后转变为RT-3DE模式,得到17节段时间-体积曲线(VTC),并获得收缩功能以及非同步收缩参数.结果 1)与对照组相比,心肌梗死组3个水平所有节段径向应变值和圆周应变值均减低;2)心梗组患者Trs-SD,Tcs-SD,Trsr-SD,Tcsr-SD明显高于对照组(P0.05);3)与单支冠状动脉病变心梗组比较,多支冠状动脉病变心梗组LVEDV,LVESV显著增加,LVEF显著减小;4)病例组患者左室Tmsv17-SD,Tmsv17-Dif,Tmsv17-SD%,Tmsv17-Dif%均较对照组增大(P0.05).结论 RT-3DE和2D-STI可以准确地量化左室收缩功能,评价AMI患者左室运动的同步性,左室收缩功能障碍也影响收缩同步性.     

云南高原湖泊群的统计学聚类识别 及水质响应模式研究

为探究湖泊群水质变量的响应模式,构建适用于监测数据匮乏的湖泊群聚类和响应模式识别方法体系(PCA-BN),包括4个步骤:数据预处理、PCA降维与湖泊聚类、贝叶斯网络构建及参数学习、湖泊响应关系模拟。以云南高原湖泊群为例开展研究,结果表明:所研究的26个湖泊可分为两类;由于第一类湖泊受到的人为干扰更严重,因而叶绿素a对总氮和总磷的响应比第二类湖泊更敏感;第一类湖泊表层水温高,溶解氧趋近饱和,随叶绿素a变化不显著,第二类湖泊溶解氧随叶绿素a升高而显著升高;两类湖泊的透明度与叶绿素a的关系一致。