基于空间活跃度网络的搜索策略研究

基于具有时变特性与空间特性的空间活跃度网络模型,研究了时变网络中的搜索问题。结合空间活跃度网络的特性,引入了搜索时间、搜索路径长度和等待时间3种搜索策略的评价指标,提出了最大活跃度搜索策略、改进的贪婪搜索策略和最大活跃度最小距离搜索策略。利用这些策略在空间活跃度网络中进行搜索,研究发现和其他的搜索策略相比,改进的贪婪搜索策略与最大活跃度最小距离搜索策略具有较好的搜索性能,能够很好地适用于这种类型的时变网络,从而优化了目标搜索的过程。     

基于一种快速搜索策略的图像匹配

基于灰度相关的图像匹配法,因匹配概率高而广泛应用于各个领域,但传统灰度相关算法的搜索策略是遍历性的,匹配速度较慢。为提高图像匹配速度,提出一种全局并行爬山搜索策略,实现了非遍历性搜索,并能快速找到最优匹配点,并引入了一个搜索路经表对已搜索过的点作标记,以防止对某些点的重复搜索。实验结果表明了该算法的图像匹配具有快速性和较高的准确性。     

基于DMA模型的价值投资策略有效性

基于我国股市数据,运用三类多因子DMA模型,制定价值投资策略,引导投资者进行理性投资,对我国股票市场的股票投资策略的有效性进行研究.研究表明,将大盘指数与行业指数作为反映情绪与政策影响的因子纳入模型,其拟合效果有显著提升.而仅基于客观财务指标制定的价值投资策略,其实施的收益率远高于市场平均收益率.研究成果不仅可以引导投...     

基于多策略搜索的出租车服务仿真模型

为更细致、精确地描述出租车服务规律,提出一种依据历史信息和路网供求信息模拟出租车空车搜索行为的动态仿真模型,出租车根据以往的驾驶经验和对路网供求信息的掌握程度决定空车时如何寻找新乘客.仿真结果表明,向出租车提供路网供求信息不能有效提高出租车的空车效率,但有助于缩短乘客平均等待时间;依据平均历史信息的搜索策略能够有效提高空车效率.模型有助于城市交通管理部门更有效地规划和管理出租车运营系统,为其决策提供参考依据.     

基于社交网络信息的新冠疫情抽检策略研究

为解决全员定期核酸检测成本高,导致间隔周期长且效率低的问题,给出了基于社交网络信息的抽检策略,将在线社交网络信息与新冠肺炎传播规律融合,建立了带抽检策略的新冠肺炎传播模型。在此基础上,研究了随机抽检策略、熟人监测策略、度大节点目标抽检监测策略三种策略对新冠肺炎传播的影响。研究发现在校园等人群密集接触的环境下,熟人和度大节点目标抽检策略在峰值幅度、峰值时间、早期预警等指标下都好于随机监测策略,减少了新冠病毒传播天数以及感染人数,能更早、更快地控制住疫情,预警效果从高到低依次是度大节点目标监测策略、熟人监测策略、随机监测策略。     

基于Web元数据的定题信息采集

针对定题Web检索技术,研究了元数据在定题Web信息采集中的重要作用。设计了基于Web元数据的主题扩展系统及定题信息采集系统,并给出了系统实现的具体步骤。同时提出了基于Web元数据的多种定题信息采集策略。实验证明经主题扩展的Web元数据可作为网页主题相关性的重要判别依据,带增益的元数据平均权值启发式采集策略算法具有较好的性能。     

价值投资策略的行为金融学解释及其实证研究

对于价值股的市场表现优于成长股这一不争的事实，目前的理论解释主要有行为金融的“过度反应假说”与标准金融的“风险改变假说”。“过度反应假说”认为投资者对信息的过度反应导致股票价格的过度反应。目前行为金融理论已经实证了股票价格过度反应的存在，但没有实证投资者存在过度反应行为。本文引入交易量的概念来描述投资者的行为，通过实证发现价值投资策略的合理解释是“过度反应假说”，并且投资者存在过度反应的投资行为。     

基于DEA-MODM的价值网络组构模型研究

对价值网络的概念及其组构的关键原则进行了探讨,研究了基于输出的输入成本约束下的多准则DEA分析方法.在此基础上建立了采用DEA-MODM(数据包络-多目标决策)技术的价值网络组构模型.最后给出了一个算例.     

基于A-H股溢价率的价值投资策略研究

寻找有效定价因子并构建可获得超额收益的投资策略一直是金融理论界和实务界关注的核心问题.本文运用组合价差法分别研究了基于A-H股溢价率的3种价值投资策略1998年至2007年的超额收益,发现空间策略和时间策略都可获得超额期望收益,时空交叉策略又可进一步提高超额收益.基于Fama等(1992)构造合溢价率的4因素模型,证明了在控制市场风险、B/M比值和公司规模3个因素后,溢价率效应依然存在.     

基于信息共享角度的团购策略研究

随着社交网络的崛起,信息共享成为消费者行为的一个重要特征. 本文基于信息共享角度,在考虑消费者特基础上对商家的团购策略进行设计. 研究表明,随着信息共享难度或低信息消费者比例的增大,团购折扣价格家利润逐渐减小,但混合团购个人购买价格却先增后减; 同时,反从众、不从众和从众消费者的比例以及从性导致的保留价值差直接影响最优的团购策略; 而较高比例的等待敏感型消费者也会导致团购折扣价格的减小. 另外,只有当高低信息消费者之间的信息差较大且信息共享难度不大时,团购策略才优于传统边际策略.     

组合优化问题的混沌搜索策略

针对组合优化问题,提出了一种混沌优化策略。首先定义了两种解矩阵的变换操作:交换操作和移位操作。然后在寻优过程中,对解矩阵不断执行这两种操作,并利用混沌搜索方法确定所进行操作的矩阵位置,从而完成组合优化问题的求解。对于规模较大的组合优化问题,可结合模拟退火思想来进一步改善算法的寻优性能。仿真结果表明,该方法的搜索效率要明显高于其他优化方法,并可用于解决多种实际工程问题。     

面向吊装方案演示的履带起重机仿真系统设计

履带起重机的吊装作业非常复杂,所以吊装方案的计算机仿真很有必要。针对系列履带起重机,提出了面向吊装方案演示的仿真系统的总体设计方案,建立了履带起重机运动学和计算接地比压的数学模型,利用OpenGL实现了包括三维场景建模和起重机运动演示的仿真系统。最后通过履带起重机吊装方案演示的仿真实例,验证了系统的可用性。     

多UAV协同区域覆盖搜索研究

针对多无人机协同区域覆盖搜索问题,为降低问题求解的复杂度,将其分解为多UAV任务区域分配和完全覆盖路径规划两个子问题,对子问题分别优化求解。建立了无人机任务执行代价模型,采用分层模糊推理求解无人机的性能评估指数,根据性能评估指数采用基于面积的区域分割方法实现多无人机搜索任务区域的分配。分析了无人机实现区域内覆盖搜索的最优路径问题,给出了在特定多边形区域下最小代价的搜索模式和搜索路径。仿真实验结果验证了所给方法的有效性。     

航空搜潜装备搜潜范围建模与仿真研究

根据航空搜潜装备的特点，结合主／被动声呐方程、潜艇目标强度、潜艇目标辐射噪声特征、搜潜装备性能、浅海传播损失模型、海洋环境特点等，建立了单基地条件下搜潜装备搜潜范围的数学模型，并以海洋环境噪声的变化为条件，仿真分析了搜潜装备有效搜潜半径随海洋噪声的变化情况。通过本文的研究，可以根据海洋环境等变化，确定出搜潜装备的搜潜范围变化情况，为航空搜潜训练提供了理论依据。     

基于网络信息的社会动力学研究

主要介绍了传染病、谣言与计算机病毒、社会标签、网络通信以及社会群体等的社会动力学研究概况,阐述了复杂网络、系统动力学、人工社会以及ACP(人工社会+计算实验+平行执行)等社会动力学研究中常用的4类研究方法,分析了社会动力学在公共安全以及电子商务等相关领域的应用状况,并强调了现有社会动力学研究过程中所遇到的一些问题.     

蚁群算法在全局最优路径寻优中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。针对移动场地的特点对其进行了建模与存储,然后将场地处理成简单的连通图,在此基础上对TSP模型进行了改进以应用到机器人全局最优路径中来,然后利用蚁群算法的基本原理在所建立的模型上进行全局最优路径搜索。为了更好的寻找到全局最优路径,对基本蚁群算法也做了一定的改进。不同的实验结果表明这种方法的确可以准确地找出全局最优路径。     

过程参考模型的模糊检索和分类法

提出了过程参考模型特征值的模糊检索和分类法,主要内容包括:过程参考模型的模糊特征值和特征的模糊权重的设计、模糊检索和分类方法.这些方法在帮助企业寻找跨行业的相似企业过程参考模型具有重要价值.     

露天矿山奖惩策略有效性的仿真研究

矿山安全事故屡有发生,矿工有意不安全行为(Intentional Unsafe Behavior,IUB)是主要致因因素之一,实施奖惩策略是矿山企业的主要应对策略。为了明确奖惩策略对矿工IUB的作用机理及其约束效力,基于行为经济学+IUB扩散规则,结合多智能体(Agent)模型分析矿工发生IUB的影响因素,并基于工作情景适应度函数和不安全行为适应性函数构建了仿真模型,在Netlogo平台中进行比对分析,探索总结发生IUB的宏观涌现规律,利用工作情景适应度状态值记录不同属性矿工行为选择的具体情况。     

Mean Shift算法优化带宽的自动搜索

Mean Shift算法是一种非参数估计方法,能够快速收敛到概率密度函数的模态,在图像处理领域已得到了广泛的应用。算法的带宽参数的选取会直接影响到收敛速度和收敛结果,而手动调试参数需花费大量的时间和资源。为解决这一问题,提出一种Mean Shift算法优化带宽自动搜索策略,采用Mean Shift算法对图像特征空间内的样本点进行聚类分析,以图像结构特征信息作为分割效果的评判准则,自动寻取优化带宽参数。实验结果表明,提出的方法可以实现自动寻取Mean Shift算法的优化带宽参数,为解决Mean Shift算法带宽自寻优问题提供了一种新的思路。     

面向网络论坛的谣言传播与抑制研究

基于网络论坛中用户行为的异质性和病毒传播的SEIR模型,提出了面向网络论坛的SEIR谣言传播模型。首先根据模型在非均匀网络中的平均场方程,推导网络论坛中谣言传播的临界阈值,表明在谣言传播率有限的情况下,增加用户间的信任机制可以有效抑制谣言在网络中的传播;然后通过仿真与数值分析,验证模型的有效性以及信任机制的引入能够有效降低谣言的影响力、传播速率和影响范围;最后结合仿真与数值分析的结论和网络论坛用户间的高影响力有限信任关系,给出了抑制谣言传播的高影响力用户免疫策略。实验结果表明,该策略与传统的免疫策略相比能够取得更好的谣言抑制效果。