Box-Cox-SV模型及其对金融时间序列刻画能力研究

利用Box—Cox变换构造的随机波动模型，即Box—Cox—SV模型，较好地概括了现有文献中出现的一些常用SV类模型，避免了模型选择中的困难．论证了该类模型的矩属性和平方序列的自相关特征，利用MCMC估计方法对上证指数收益序列建立了Box—Cox—SV模型，并与EGARCH模型对金融时间序列的刻画能力在理论上和实证上进行了对比研究．     

软件可靠性关键参数判定的矩估计方法

已有的基于结构的软件可靠性研究中大多假设建模参数为已知常量,导致模型忽略了参数估计的统计特征对于系统可靠性的影响.针对该问题,提出一种基于矩估计的软件可靠性关键参数判定方法,该方法通过分析基于结构软件可靠性模型的特点,建立各建模参数的矩估计量与系统可靠性预测结果之间的关系,量化各参数对于系统可靠性的影响,判定关键参数.为系统可靠性控制、系统结构优化及软件测试资源最优化分配等问题的解决提供了理论支持,通过对两个实际软件系统的分析验证了方法的有效性.     

谱方法结合小波矩量法校正自适应阵列天线互耦效应

提出一种有效的校正自适应天线单元互耦的混合算法 ,即采用小波矩量法快速计算自适应处理器包含单元互耦作用的实际输入信号 ,然后基于系统最大接收信号干扰噪声比准则 ,采用谱方法求解校正互耦的最佳权矢量 ,实现对干扰信号的抑制。以直线阵为例 ,数值模拟了校正互耦后的自适应波束图 ,说明该方法的校正效果。     

基于体视变换方法的汽车驾驶模拟器的研究

推导出了适合汽车驾驶模拟的体视变换矩阵算法,给出了视变换矩阵、投影变换矩阵,并在此基础上推导出体视变换矩阵。采用体视变换矩阵的方法进行体视变换,可使程序变得更加简洁,提高了模拟系统的效率和可靠性。     

提升类小波变换加速的模基参数估计算法

将提升类小波变换(lifting wavelet-like transform, LWLT)应用于矩量法（method of moment, MOM）快速求解电场积分方程（electric field integral equation, EFIE）,对生成的稀疏化线性系统采用模基参数估计（model based parameter estimation, MBPE）算法求解,可获得小波域的宽带解,结合小波逆变换,最终实现目标电磁散射特性的宽频分析。通过不同三维散射体的计算分析,验证了算法的正确性。与传统模基参数估计算法相比,所提算法在计算时间和内存耗费上均有很大改善。     

三阶离散chirp傅里叶变换研究

多项式信号的参数估计是信号处理领域的重要问题,利用三阶离散chirp傅里叶变换可以对三阶多项式信号进行参数估计。研究三阶离散chirp傅里叶变换。给出了三阶离散chirp傅里叶表达式,分析了三阶离散chirp傅里叶变换和三阶连续chirp傅里叶变换的关系。提出了把三阶离散chirp傅里叶变换分解为频率线性chirp率平面、频率二次chirp率平面、线性chirp率二次chirp率平面的方法。利用此方法分析了三个平面内的主瓣、旁瓣的大小。讨论了不同采样率对三阶离散chirp傅里叶变换性能的影响。计算机仿真结果证明了分析的正确性。     

Harlow下偏矩证券组合优化模型的求解方法研究

针对Harlow下偏矩证券组合优化模型求解的困难，通过恰当变换，得到了该模型的转换形式，此转换模型不但求解容易，而且能得到相应证券组合的下偏矩统计量的精确值，为下偏矩在投资分析中的应用提供了简便易行的方法；最后，通过上海证券交易所的实际数据说明了该模型的实用性。     

基于小波变换的时变长记忆SV模型估计方法研究

研究了基于小波变换的时变长记忆SV模型参数的估计方法.根据小波变换可将过程分解到不同的尺度上以及长记忆SV过程同一尺度下和不同尺度下DWT系数的近似不相关性,提出了建立局部似然函数的方法,又根据DWT系数和MODWT系数之间的关系,将局部似然函数表示为模型参数和局部小波方差估计的形式.用该方法对中国股市收益进行了时变长记忆SV模型参数的估计.     

基于离散正弦调频变换的多分量正弦调频信号参数估计方法

作为一种非平稳时频信号,正弦调频(sinusoid frequency modulation, SFM)信号在雷达和无线通信领域得到广泛应用。为了解决常规时频分析方法无法有效估计多分量SFM信号参数的问题,提出离散正弦调频变换(discrete sinusoidal frequency modulation transform, DSFMT)。利用SFM信号在DSFMT域的聚敛特征,提出基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法。给出多分量SFM信号和DSFMT变换的数学模型,论证了多分量SFM信号在DSFMT域聚敛特征的差异,仿真分析基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法的技术性能。理论分析和实验结果表明：多分量SFM信号在DSFMT域有明显的聚敛特征差异,基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法可有效估计多个SFM信号幅度和调制指数。     

精选－优化辅助变量法对于闭环参数估计的收敛性

本文用连带微分方程（ＯＤＥ）方法分析了精选－优化辅助变量法对于闭环系统的参数估计的收敛特性，给出了收敛性的条件。这样就为用该辨识算法实现有效自适应控制系统设计提供了理论依据。     

STRONGLY CONSISTENT ESTIMATION FOR A MULTIVARIATE LINEAR RELATIONSHIP MODEL WITH ESTIMATED COVARIANCES MATRIX

1 IntroductionSuppose that the true values Of a set of variables satisfy exact linear relationships, but theyare unobserved. We can Obtain the Observed values which are the sums of the true values anderrors of measurement. The model is described as follows. A set of rmdimensional vectors {xh}satisfyB'xk or = 0, k = 1,2,'' t (1.1)where B is an m x p parameter mains with rank p < m and o is a p x 1 parameter vector. Weobserved {Zk}, which are m x 1 random vectors and satisfyZk = ac ed, …     

A UNIFIED APPROACH TO THE METHOD OF GRADIENT PROJECTION WITH ARBITRARY INITIAL POINT

In this paper,we present a family of gradient projection method with arbitrary initialpoint.The formula of search direction in the method is unitary.The convergent conditions ofthe method are given.When the initial point is feasible,the family of the method contains severalknown algorithms.When the initial point is infeasible,the method is exactly that given in[6].Finally,we give a new method which has global convergence property.     

IDENTIFICATION OF TIME-VARIANT CONTINUOUS SYSTEM BY A QUASI-NEWTON METHOD

1 IntroductionThis paper presents a quasi-Newton method in infinite-dimensional spaces for identifyingparameters involved in a time-variant continuous, nonlinear system of differential equations.It is well known that quasi-Newton methods are considered to be those of the most success-ful algorithms used for numerically solving optimization problems in finite-dimensional spaces.But, few papers discuss these methods in system identification research. Because many iden-tification problems can be…     

利用改进SA算法估计河流水质参数的仿真实验

将改进模拟退火法应用于求解分析河流水团示踪试验数据，确定河流水质参数的函数优化问题。针对标准SA算法收敛速度缓慢的弱点，采取了增加附加约束条件、设置内阈值提前降温和增加记忆功能等措施对算法进行了改进。仿真实验结果表明：1)改进措施能够明显地提高算法收敛速度，并可得到满意的参数计算结果；2)内循环次数不会对外循环次数产生明显的影响；3）内阈值的设置对算法的收敛速度影响非常明显，当其值与外阈值接近或相等时，算法的收敛性最佳：4)在研究的具体问题情况下，降温指数不宜过大，其在0．4—0.65之间取值为宜。