基于统计特征的属性相似度计算模型

利用统计方法挖掘案例库中案例属性的客观规律,在此基础上建立案例之间相似度计算模型.其实质是通过样本反应出来的属性的分布特征,将传统计算模型中案例属性数值上的距离与空间上几何距离的线性映射关系改进为非线性映射关系,并在此基础上通过传统的最近相邻检索算法计算出更客观的相似度.所提出的计算模型能够更客观地反映属性之间的相似程度,并提高案例检索算法的精度,同时进一步提高了案例推理系统的有效性.     

基于CBR技术的数控机床故障诊断专家系统

在使用和维护数控机床的过程中,要求使用者掌握较强的专业技能,并能快速处理故障问题。利用基于CBR推理技术,构建了数控机床故障诊断专家系统,并且进行了原型系统的验证。通过对数控机床故障案例特征的研究,梳理故障知识结构,构建数控机床故障案例库,利用根据数控机床特征,为不同的故障属性设置权重,利用基于相似系数的方法,将提出的问题与故障案例库中的案例进行相似性对比,选出相似性最高的案例作为故障诊断方案,以实现数控机床故障诊断推理。     

基于案例和规则的混合推理机制及其应用

提出一种基于案例和规则的混合推理机制求解产品概念设计方案.通过案例匹配方式寻求方案设计结果,在相似度达不到要求的情况下转入规则推理进行修正设计.针对案例推理中案例检索的准确度和效率低下等问题,采用粗糙集理论对产品已有的案例库进行处理,得到案例特征属性的真实权重,提高了案例检索准确度;运用层次聚类和K-means聚类相结合的混合聚类算法对案例库中的案例进行聚类并形成索引,提高了案例检索效率.通过摩托车概念设计应用实例验证了该文方法的可行性和有效性.     

基于案例推理的流动式起重机故障诊断系统设计

该文研究了基于案例推理的专家诊断模型中的关键技术——故障案例库的建立、故障案例检索、故障案例的重用,研究探讨了案例检索机制中字符串相似度的计算方法,建立了故障检索机制的模型。结合实际工作的需要,设计实现了一个基于案例推理(CBR)的流动式起重机故障诊断系统,系统以基于案例推理的诊断技术为基础,采用关系型数据库存储数据,实现了流动式起重机械的故障诊断。     

基于粗糙集的航路飞行冲突智能解脱CBR系统案例检索方法

针对航路飞行冲突智能解脱中的案例推理问题,提出了基于粗糙集的改进案例检索方法.建立了框架式案例知识系统表达结构,包括19个条件属性变量和1个决策变量.将基于信息熵的全局优化算法和启发式快速约简算法用于属性约简,把17项案例属性检索指标根据天气和军方活动的情况分别简约为4项.依据条件属性对决策属性的影响程度,建立了基于粗糙集属性重要度的指标权重确定方法.通过算例进行计算,将简约前后的案例检索效果进行比较,结果表明一致性达到90％.简约后的属性不仅可以保证较好的检索质量,还能够有效减少检索空间,提高检索速度.     

基于粗糙集的航路飞行冲突智能解脱系统案例检索方法

针对航路飞行冲突智能解脱中的案例推理问题,提出了基于粗糙集的改进案例检索方法。建立了框架式案例知识系统表达结构,包括19个条件属性变量和1个决策变量。将基于信息熵的全局优化算法和启发式快速约简算法用于属性约简,把17项案例属性检索指标根据天气和军方活动的情况分别简约为4项。依据条件属性对决策属性的影响程度,建立了基于粗糙集属性重要度的指标权重确定方法。通过算例进行计算,将简约前后的案例检索效果进行比较,结果表明一致性达到90%。简约后的属性不仅可以保证较好的检索质量,还能够有效减少检索空间,提高检索速度。     

基于案例推理的地铁运营安全事故案例库构建

基于案例推理的方法系统构建了地铁运营安全事故案例库框架,提出将前兆信息作为案例的索引,实现案例推理.运用框架表示法对地铁运营安全事故案例中的信息进行结构化的描述.在利用前兆信息进行案例检索的过程中,运用基于语义信息的概念树相似度计算方法,对人员前兆信息的部分概念之间的相似度进行计算.在此基础上,计算全局相似度,实现案例之间的相似度比较.最后运用Protégé软件及My CBR插件,以4个典型的地铁事故为例,构建了地铁运营安全事故的案例库,实现相似案例的自动输出,为地铁运营安全风险管理者提供智能决策.     

基于灰狼算法和案例推理的工控系统入侵检测

提出了一种基于二进制灰狼算法和邻域粗糙集的案例推理分类算法(bGWO-NRSCBR),以有效处理工控网络数据样本高维、冗余的问题。首先,将邻域粗糙集(NRS)中的依赖度概念和属性个数作为二进制灰狼优化算法(bGWO)的适应度函数,通过狼群不断更新位置寻找最小相对属性集;然后基于属性重要度对权重进行优化分配从而建立案例推理(CBR)分类模型;最后利用该模型对工控网络标准数据集进行入侵检测研究。实验结果表明,本文算法能够获得最小相对属性子集,并有效提高入侵检测算法的准确度和效率。     

基于案例的CDMA网络故障管理决策支持系统

为了加快CDMA网络维护优化的故障处理效率,持续提升网络质量和改善用户感知,采用案例推理的人工智能方法,建立一种基于案例推理的CDMA网络故障管理决策支持系统,给出了系统总体框架和工作流程,以及各种关键技术的实现方法.以某公司CDMA网络日常管理的部分故障处理记录建立初始案例库,将未存入案例库的多个案例故障记录作为新案例,利用上述设计的CBR系统进行求解.示例运行结果检验了该系统运行的可行性和有效性,能够有效地提升CDMA网络维护优化的故障处理效率.     

一种改进的基于案例推理的建模算法

基于案例推理的方法是一种基于知识获取的方法,也是一种新型的基于数据驱动的建模方法。基于案例推理的核心是案例检索。针对基于案例推理系统中案例检索工作,本文提出了一种改进的K最近邻回归建模算法。首先,基于聚类思想的最近邻回归算法可以实现对案例库的有效划分,从而提高案例检索质量;其次,针对K最近邻算法中邻居个数的选取问题,采用粒子群算法确定需要的邻居个数,取代传统的依靠经验确定邻居个数K的做法。通过对Mackey-Glass混沌时间序列数据进行仿真预测,验证了该方法的可行性。     

基于R/S分析的深圳股票市场分形特征分析

利用R／S方法考察了深圳证券交易所六支股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价四个变量的分形特征．研究表明单支股票的价格分形维数具有唯一性;同时股票市场具有短周期性,说明了我国股市的投机特征．     

中国被操纵股票网络信息特征的实证分析

不同于以往,用交易指标来判别股价操纵,现以国内证券市场已发生的被操纵股票为样本,对股票市场进行实证分析。即对被操纵股票的操纵前、操纵中、操纵后三个期间的信息关注度进行统计分析,并进行聚类分析,得出结论。结果表明在操纵期间,信息关注度的值明显会放大,可以作为发现被操纵股票的预警指标,并且在操纵期间,不同行业的信息关注度也会有明显的区分。     

涨跌幅限制对股票市场波动性的影响

运用Schwert提出的计算波动性方法,从不同角度实证研究了中国证券交易实行涨跌幅限制对股票市场波动性的影响．结果表明,在一定条件下,恰当的涨跌幅限制约束了市场剧烈波动;不恰当的涨跌幅限制不仅对波动性没有约束,反而在一定程度上增加了波动性．提出了在增加市场交易透明度的基础上,对小盘股、绩差股、信誉低的上市公司继续实行涨跌幅10％的限制,而对大盘股、绩优股、高市值股和信誉高的上市公司取消涨跌幅限制的建议．     

中国股市基于成交量的价格动量策略

根据1999年Hong和Stein信息逐渐扩散的行为模型，构建了中国股市基于成交量的价格动量策略、结果表明，低成交量组合中存在着显著的中期动量，并且持有低成交量赢者组合，明显能够战胜市场组合．成交量包含未来股价走势的重要信息，能够测度私有信息的扩散速度及动量交易的规模．传统风险因子对策略收益缺乏解释力，与信息逐渐扩散模型假设相一致，私有信息或公司特有信息的缓慢扩散，造成股价对信息反应不足，从而产生了价格动量．此外，由于信息不对称引发的股价操纵行为，对价格动量也具有一定解释力。     

中国股市短期收益反转及成交量效应

运用Lo,Mavkinlay反转策略设计,Jegadeesh,Titman反转收益分解框架,并引入成交量对中国股市短期(周)反转策略进行了实证研究.结果表明,中国股市存在显著的短期(周)收益反转,反转强度与公司规模相关.反转收益主要来源于对公司特有信息的过度反应,而并非由“领先-滞后”结构驱动.引入成交量冲击能够显著优化反转策略,成交量包含了未来股价走势的重要信息.     

我国股票发行定价中存在的问题与对策

股市是国民经济的晴雨表.股市的走势和股价的变化,是国家经济发展和公司发展的反映.自2000年6月以来,我国股票市场持续下跌,股市走势与国民经济发展严重背离,许多2000年以后上市的次新股在股市连续下跌中,已跌破发行价格,股票发行定价问题受到业内普遍关注.     

交换期权定价的新方法—保险精算方法

在Mogens Bladt,Tina Hviid Rydberg无市场假设、仅利用公平保费原则和价格过程的实际概率测度的期权保险精算定价模型的基础上,文章在无风险利率γ和股价波动率σ均为常数且不支付红利的情况下,用保险精算方法给出了欧式看涨交换期权的表达式,并得到了股票价格遵循几何布朗运动时的精确定价公式.     

我国股票发行定价中存在的问题与对策

股市是国民经济的睛雨表.股市的走势和股价的变化,是国家经济发展和公司发展的反映.自2002年6月以来,我国股票市场持续下跌,股市走势与国民经济发展严重背离,许多2002年以后上市的次新股在股市连续下跌中,已跌破发行价格,股票发行定价问题受到业内普遍关注.     

股票价格的马氏链预测法

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究,预测事物的未来状态。本文建立了股票价格预测的马尔可夫链数学模型,并举例说明了该模型在股票交易市场预测中的应用。     

虚拟股市建模与混沌分析

从证券市场的微观结构入手 ,建立了基于Multi_Agent的股市模型 .计算了模型产生的股价时间序列的Lyapunov指数和关联维 ,并对其进行主分量分析 .对比研究表明 :该模型不仅能产生与真实股市极为相似的股价走势 ,而且其混沌行为与真实股市有深刻的一致性 ,可以通过对此模型的深入研究揭示真实股票市场这类复杂系统的演化规律与运作机理 .