暧昧环境下的不对称信息更新与资产定价研究

本文假定金融市场上存在两种风险资产,其中一种风险资产存在信息更新,而另外一种资产不存在信息更新,简单投资者对两类风险资产之间的相关系数存在暧昧性(ambiguity),本文研究了这种不对称的信息更新对两类风险资产的需求函数和市场一般均衡的影响,研究发现信息更新在长期内可以降低参数暧昧性,提高定价效率;在短期内可以驱动相应的风险资产产生额外的需求,消除对应资产的有限参与现象,但是这种由信息驱动的有限参与现象的消除并不能带来定价效率的提高.同时不对称的信息更新可能导致没有信息更新的资产从共同参与均衡过渡到有限参与均衡,因此政府试图通过信息披露提高市场透明度、改善定价效率的目的只能在长期内才会实现,在短期内信息披露可能会使得资产的定价效率产生恶化.     

低分辨率条件下鞋类的自动分类方法

根据视频监控中行人所穿鞋的鞋型搜索犯罪嫌疑人是公安机关常用侦查技战法。然而在现实案件中很多视频监控分辨率较低,公安民警不能精确识别到具体鞋型,且消耗大量的时间和警力。针对这一问题,提出一种对低分辨率视频监控下的鞋类进行自动分类的方法。参考全国制鞋标准化技术委员会2017年制定的制鞋标准,初步将鞋类分为皮鞋和运动鞋两大类;构建鞋类数据库,包括59 853幅皮鞋和47 878幅运动鞋图像;进而基于卷积神经网络,设计一种适用于鞋类自动分类的鞋类识别网络模型。实验结果表明,鞋类自动分类模型在测试阶段对鞋分类的准确率达到了95.7%,可见基本能准确识别皮鞋和运动鞋两类鞋。     

乳腺X线机检定方法研究

乳腺X线机是临床医疗常用仪器,其性能直接关系到病人的生命安全。本文介绍了乳腺X线机的原理和相关参数的检定方法。     

基于层次动态灰色关联分析的配电网运行状态评价指标体系的构建与应用

配电网现行评价指标数量多、指标体系复杂、随机性强、指标间信息冗余问题凸显,针对这些问题提出一种基于层次动态灰色关联分析的评价指标体系构建方法。首先找出影响配电网运行状态的初始指标;然后通过提出的层次动态灰色关联分析法得到初始指标间的综合关联度,将综合关联度向量内的元素进行动态筛选,筛选出更准确的评价指标;再以指标的信息贡献率来验证筛选后评价指标的有效性和合理性,建立最终评价指标体系。最后通过实例进行分析,构建的评价指标体系得到的评价结果与配电网实际运行情况相符,证明了所构建指标体系的可靠性和合理性,可为配电网优化运行提供有效指导。     

广义递归光滑暧昧环境下动态资产配置和资产定价研究

本文采用一种广义递归光滑暧昧模型表示投资者在暧昧环境下的效用函数,该模型能将投资者风险厌恶、暧昧厌恶和跨期替代三者区分开.通过设定代表经济人的学习过程和信念更新机制,将这种效用模型应于基于消费的资产定价模型.当股利增长服从隐马尔可夫机制转换过程,经济人对隐状态存在暧昧性认知时,暧昧性和经济人暧昧厌恶偏好影响资产定价,以及经济人的最优消费计划和最优资产配置.研究结果表明,暧昧厌恶、暧昧环境中的学习和信念更新机制在解释资产定价之谜中起到了关键作用.暧昧厌恶经济人的悲观情绪扭曲其信念,这种信念随经济所处状态不同而发生变化,并对经济处于衰退时期的定价核给予了更高权重,以致于其投资策略更加保守.这种悲观行为有助于传播和放大对消费增长的冲击,并产生随时间而变动的资产溢价.     

融合篇章表征的事件指代消解研究

事件指代消解任务比实体指代消解难度大, 主要原因为事件描述在非结构化文本中分布稀疏, 且不具备同指关系的单链占很大比例, 同时事件自身承载的语义信息比实体更加丰富。为了准确地抽取文本中的同指事件, 针对以上特点, 提出一种融合篇章表征的事件指代消解模型。该模型通过CRF有效地区分非事件句、单链以及同指链, 同时利用分层注意力机制捕捉句子级别和篇章级别的重要信息。在KBP2015和2016数据集上进行的事件指代消解实验验证了该模型的有效性, 在CoNLL评测标准下F1值达到43.07%。     

HRRP自动目标识别方法综述

雷达高分辨距离像自动目标识别是近年来雷达目标识别广受关注的一个研究领域. 基于国内外HRRP自动目标识别方法的研究现状，指出目前研究工作中亟待解决的两个问题:非合作目标的识别与分类超平面的获取；针对待解决问题提出目前研究工作中的3个重点:信噪比失配问题的研究，少量不完备样本的研究以及分类超平面获取方法的研究；对每个研究重点的研究思路进行详细划分，包括移除噪声成分、特征提取以及支持向量等，并归纳每种思路的研究现状；最后，对3个重点的研究现状进行总结评述并指出未来的发展方向.      

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

概念整合视角下英语幽默生成机制研究

Sul的幽默乖讹—消解理论,认为乖讹在心智中生成一定的心理能量,并在消解能量过程中产生幽默效果,然而没有在语言层面上解释其具体心理机制。本研究发现:乖讹消解过程中存在概念整合现象,幽默接受者发现乖讹后,形成乖讹产生概念域,消解乖讹过程中形成消解概念域,两个域间在语音、词汇、句法及语篇层面上具有类属性,从而实现消解的过程。     

矩孔夫琅禾费衍射的解析解和数值解

通过对衍射屏透光函数进行二维傅里叶变换和离散型快速傅里叶变换,分别得到矩孔夫琅禾费衍射的光强分布的解析表达式和数值结果。然后借助Matlab软件强大的作图功能实现了两种情况下光强分布的可视化仿真,具体分析了衍射图像随矩形孔径大小的变化情况。最后通过将数值解和解析解直接比较,指出提高数值解图像分辨率保证结果有效可靠的关键性因素是对输入信号进行适当的补零。