聚类分析在多极值函数优化中的应用

将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中，提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中，先取多个初始点，几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点，将目标函数分为多个单极值函数，然后分别寻优，通过比较得到全局最优解。在遗传算法中，通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体，它们将始终参与遗传操作，从而有望达到全局最优。     

基于异步迭代和自映射的分形图像压缩

介绍了分形压缩编码和解码现状,利用自映射编码和异步迭代改进了分形压缩编码和解码。     

网络购物中的多重委托代理与诚信激励机制研究

采用博弈论的方法分析了网购市场中的委托代理关系,研究得出:当前的网购市场中,由于消费者和网购平台之间是一个控制较弱的委托代理关系,并且两种利益的不一致,导致了网购平台不能按照消费者的意愿去监管在线卖方,如果能通过建立一定的制度,将消费者的利益和网购平台的利益进行绑定整合,网购平台将会付出更多的努力去监管在线卖方使其提供高质量的产品,从事诚信交易.     

基于小波去噪和协整理论的股指期货高频数据跨期择时套利策略

近年来,高频交易策略因为其巨大的获利能力成为了投资领域研究的一个热点.由于股指期货合约在新上市首日和退市前几个交易日存在潜在的套利机会,该文对合约不同时间点进行套利的思想进行具体的实证分析研究.首先运用小波分析法对数据进行去噪,然后采用协整理论对数据进行协整分析和建模,最后进行跨期套利计算收益率.实证结果表明:采用小波去噪后的协整理论进行股指期货跨期套利,比采用传统的协整理论套利机会多,套利效果好.     

文化嵌入和二元学习对集群创新绩效的影响

为了探索区域文化对当地产业集群创新绩效的影响,选择了影响集群创新绩效的2个重要构念"集群内学习和集群外学习"作为中介变量,来解析文化嵌入与集群创新绩效的非线性关系。首先采用最优控制模型对文化嵌入对创新绩效的影响机理进行了解释,然后采用多层回归分析对机理分析的结论进行了实证检验。研究结果显示,集群内学习和集群外学习均对集群的创新绩效有正向影响,而文化嵌入程度对集群内学习和集群外学习的影响则是截然相反的,最终导致文化嵌入深度对集群创新绩效具有倒U型影响。指出产业集群的发展应该实现文化嵌入与集群发展阶段的协同演进,适时地实现集群内学习和集群外学习的平衡和转换。     

核心企业视角的强—弱关系对技术创新的影响

集群企业之间的强关系和弱关系哪个更利于集群企业的创新,学术界尚未定论.在以往研究的基础上,基于技术创新可以分为探索式创新和利用式创新的观点,认为企业之间的强弱关系可以共存,其中集群的核心企业之间往往存在弱关系,核心企业与配套企业之间往往存在强关系.通过博弈模型和实证分析证实了如下观点:核心企业之间的弱关系有利于探索式创新,核心企业与配套企业之间的强关系有利于利用式创新.同时,研究还发现探索式创新和利用式创新是相互促进、相互补充的.     

基于模糊结构元方法的模糊线性回归模型

由于统计分析中线性回归分析方法的可靠性不高，人们提出模糊线性回归方法，但是这种方法有随着自变量的增大回归函数将越来越模糊的缺陷。利用模糊结构元的方法揭示了这一缺陷，并采用模糊函数拟合数据点的方法克服了这一缺陷，这里的模糊函数采用模糊结构元的表示方法。理论证明这是一种有效的模糊回归分析方法，并通过实例加以应用，取得了很好的效果。     

多极值函数的混沌优化法

为了克服混沌优化方法在缩小优化变量的搜索空间前所进行的全局性、遍历性的盲目搜索,提出了一种基于混沌搜索方向的全局最优方法。在多维函数优化当中,该方法首先通过混沌机制确定搜索方法,将问题转化为一维搜索问题,然后采用其他搜索算法求解一维优化问题,此方法有利于改善盲目搜索的缺点。仿真结果表明该方法在搜索速度上具有一定的提高。     

单调函数关系限定下的模糊算子的研究

鉴于标准的模糊算子运算随着运算次数增加,结果越来越模糊的局限性,考虑了模糊算术因子之间的相关关系,介绍了限定性的模糊算子和有关模糊结构元的理论,给出了二元运算之间因子存在单调函数约束限制的模糊算子,利用结构元的方法,还给出了此类模糊运算结果的解析表达形式。