基于日内流动性模式的最优变现策略

考虑到交易的价格影响是该时刻的交易量与市场流动性折扣的函数,假设风险资产价格服从算术布朗运动,以及分别在不考虑日内流动性模式,考虑L形和U形日内流动性模式的基础上,采用拉格朗日运动方程以及Frobenius方法,得到了大额风险头寸的日内最优变现策略.结果表明,最优变现速度与投资者的风险厌恶程度、资产波动率成正比;与临时性冲击系数、日内流动性折扣系数成反比.上述三种情形下的最优变现策略模式分别呈L形、反S形或倒J形、倒J形或反S形.     

红外图像多帧检测过程对性能的影响

结合红外图像序列检测算法的具体过程,分析了多帧检测的性能,从概率的角度推导了目标的辐射特性、运动特性、航迹关联算法与多帧检测性能的关系式,并从理论上就这些单个具体的因素对检测性能指标的影响进行了定量的分析计算.     

大坝强震监测安全预警与决策支持系统研究

介绍了目前国内国外大坝强震安全监测技术的现状,阐述了大坝强震监测仪器的特点、功能和发展趋势,指出了强震监测工作在实际工程应用中存在的问题和在大坝强震安全监测中存在的模糊认识。利用计算机及网络技术,将信息远程传输和信息数据库管理概念引入大坝强震监测技术领域,提出了大坝强震监测安全预警与决策支持系统的新思想。对系统的功能、基本原理、系统的总体结构、系统的研究内容以及系统的数据流程等大的技术要点进行了论述性研究,为水电工程强震安全评价工作的发展方向提出个人的观点,以及实现这一观点的技术思路。     

竞技体育中的变加速运动及其概念规范

研究了短跑的“收尾速度”模型.在收尾速度模型中,收尾速度vm与过程特征参量k成反比,而过程特征参量k不是个人参量.在讨论变加速运动问题时,我们建议使用科学的规范用语,比如:急动度,力变率.     

广义LV系统的运动不变量和哈密顿函数

给出了可作为具有相应Poissn结构的GLV系统的哈密顿函数和运动不变量的一类函数及代数条件.并且定理的代数条件是独立的.利用主要定理2很容易证明一个系统是否具有文中所给哈密顿函数的哈密顿系统.     

结合启发式函数的随机运动规划方法

为有效解决位姿空间中存在狭窄通道的运动规划问题,提出一种结合启发式函数的随机运动规划方法。建立了人工势场函数,沿势场等势线方向的启发式函数避免了局部极小值问题。启发式函数与随机规划方法结合,能够引导机器人避过障碍物快速朝目标点运动。人工势场在局部极大值和最速下降方向方面的特殊性质进一步优化了算法。平面内机器人运动规划的实验表明,与原有单纯随机规划方法相比,这种结合启发式函数的随机运动规划方法在狭窄通道规划问题上性能有明显提高。     

足球机器人运动控制算法研究

在建立基于小转角的足球机器人运动学模型的基础上,提出了单神经元自适应PID控制算法和基于Kalman滤波的PID控制算法.通过仿真分析,系统在单神经元自适应PID控制下,超调量、上升时间和峰值时间分别是常规PID控制下的30.7%,54.3%和72.7%,完全满足足球机器人现场比赛竞技性的要求;基于Kalman滤波的PID控制能够抑制干扰,提高控制精度,控制效果明显改善.     

一种基于位移概率矩阵的目标跟踪方法

针对非刚体目标跟踪问题,提出了一种采用快速块运动估计算法SSC-APDS计算位移概率矩阵的新方法.由SSC-APDS首先计算出可能位移的误差和(SAE)曲面,并据此形成位移概率矩阵.在此基础上,采用一个基于位移概率矩阵的时间滤波器来完成对目标特征块的运动分析.最后根据各特征块的运动情况,得到目标的整体运动.实验证明该跟踪方法不仅具有很好的鲁棒性,且计算效率高,在以视频网格为平台的视频监控系统中跟踪效果好.     

基于鲁棒神经网络的水下机器人运动控制

针对水下机器人神经网络控制中系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,提出了一种基于鲁棒神经网络的水下机器人控制方法E利用指数趋近律,推导出神经网络参数的镇定算法,并采用标准误差反向传播(EBP)算法最小化目标函数,最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究E试验结果表明,该控制方法对神经网络学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,大大降低了机器人机械传动系统的磨损,且能够保证神经网络快速、稳定地学习,从而满足实时性控制的要求,具有较高的理论和实用价值.     

Limit theorems for the weighted occupation time for super-Brownian motions on Hd

Weighted occupation time processes associated with the super-Brownian motions on hyperbolic spaces are investigated. Longtime behavior and a central limit type theorem for the processes are obtained. For all dimension d≥2, the right normings for two fluctuations are t and t^1/2, and the limit results are the Riemannian measure and some centered Gaussian random measure, respectively.