基于加权长度的交通网络分形维数

刻画交通网络的分形特性需要适合的指标,半径维数便是其中一种重要的测度.可以类比于分形体的容量维数.由于组成交通网络的公路具有多种类型和等级,仅用半径维数不足以反映公路交通网络的结构特性.论文提出了一种基于加权长度的交通网络分形维数,即在模拟各等级公路比重变化的情况下,给不同等级公路加以适当权重,这样得到的分形维数,即为加权半径维数.结果表明,加权半径维数是刻画交通网络分形结构比较适合的指标.     

混沌吸引子分形维数的计算

在重构相空间的基础上计算吸引子分形维时,合适的嵌入维ｍ和时间滞后τ的先取至关重要。在虚假领域概念基础上,本文给出了确定ｍ和τ的方法。较之以前的方法,此方法更准确、简单、容易理解、易实施,对较小样本数据集也可靠。最后的应用实例验证了理论的正确性。     

信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习

针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布,将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。     

有限回合条件下企业并购定价的博弈

基于有限理性和信息不对称的框架,通过引入博弈学习理论,建立了一个存在破裂风险的有限回合条件下企业并购定价谈判模型,并且从并购方角度,讨论了影响其最优行动使用效果的主要因素及应对措施。结论表明,并购方最优行动的使用效果与其对谈判中确定性期望收益观察到的可能性以及被并购方对谈判破裂风险的判断紧密相关。因此,并购方可以在谈判中根据自身对期望收益观察到的程度,通过操纵被并购方对谈判破裂风险变化趋势的认知,而对被并购方不断施加压力,使其做出让步,从而使自身期望收益最大化。     

事故关联维数的分形特征分析

研究工作基于分形理论,应用G-P算法,通过对常州某股份有限公司事故时间序列的分析,构建了n维相空间,并利用关联维数的基本原理,对事故时间序列进行了分形特征分析.研究结果表明当嵌入维数达到10以后,该事故动力学系统具有稳定的关联维数4.1,说明至少有4个因子在影响着事故时间序列的动态变化,并且该系统的有效自由度为10.研究对建立事故时间序列的预测模型有较大的参考价值.     

有限样本下模型选择理论与方法研究

从理论上给出有限样本下模型选择的方法,详细讨论了样本噪声对模型选择的影响,提出了一种次优模型选择算法,并进一步给出了一种推挽式模型选择算法,它能够有效地提高模型选择的学习速度。两种算法具有很强的抗噪声能力,预测模型也具有很好的推广性。最后通过具体数值试验验证了上述理论和方法的可行性和优越性。     

有限理性条件下进化博弈均衡的稳定性分析

基于博弈方有限理性的假设,运用生物进化的“复制动态”机制对同质两群体3×3对称博弈中博弈方的学习和策略动态调整进行模拟,建立了其复制动态系统。然后,利用动力系统理论,分析系统进化均衡的稳定性情况,完整地给出了系统的全部动力学行为。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

有限理性下银行间拆借市场网络的风险传染

银行间拆借市场网络是银行间风险传染的重要渠道,银行主体不同的借贷行为会导致不同的风险传染效果。本文分别针对银行主体在完全理性与有限理性下的借贷行为构建风险传染模型,对比分析网络结构,仿真模拟传染效果。研究结果表明：有限理性下银行间拆借市场网络密度更大,节点间距离更紧密,发生银行间风险传染概率更高;相比于完全理性,有限理性下的拆借交易显著提升了银行间风险传染的广度、深度和速度;系统重要性银行因其资产规模大、同业资产占比低、资本充足率高等特点而具有较强的风险抵御能力和传染能力。在传染的动态比较方面,近几年银行间拆借市场风险传染呈现“U型”趋势。     

基于集成学习与特征降维的小样本调制识别方法

针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题,提出一种基于集成学习与特征降维的小样本调制方式分类模型.首先,通过集成人工特征与深度学习自动提取特征构成特征集合.然后,设计特征选择算法对特征合集进行优选生成高效特征子集.最后,利用可快速收敛的高性能分类器对信号进行区分,实现在少量有标签样本和大量无标签样本条件下的调制方...     

复杂系统的分形算法改进探讨

分形理论及其应用在近20年里得到了突飞猛进的发展,但使用中的缺陷也日趋引起人们更多关注。尤其其算法中的繁杂的计算过程、盒子分割的无目的性和不能体现分形几何的特性使得在应用中的几何形状问题、分辨率问题和填充率问题日趋明显。为此,本研究有针对性地提出了实分形、虚分形和分辨率及填充率计算方法,并结合上述概念改进了盒维数计算公式,通过对比与分析发现该法不但计算结果精确还体现了形状、机遇和维数三要素。     

基于分形特征的图像分割

本文主要研究分数维理论在图像特征提取上的应用,在分析了盒子维数的基本思想和算法的基础上,提取能够较好反映灰度图像纹理细节和结构信息的新的分形特征参量用于图像的分割。在图像分割中,采用基于图像模块的分形特征提取方法,利用特征点在特征空间中的分布对图像进行分割,通过上机实验得出的图像分割的结果表明该种方法是让人满意的。     

中国证券市场的非线性特征与分形维分析

采用Cao方法清楚地观测到中国证券市场的月收益率序列是确定性混沌序列,而日收益率序列和周收益率序列却接近于随机波动信号,不适宜做分形维的研究.对我国股市各指数分别作了分形维计算后,同时用替代数据法进行非线性检验,拒绝了中国股市为线性过程的可能性,从而保证了非线性前提下分维数结果的可靠性.结果显示:深证A股市场最为复杂,需要五个变量来建立动力学模型(D2=4 6150),而上证A股需要四个变量来建立模型(D2=3 2411).因此,深圳股市的效率弱于上海股市.而我国B股市场已经接近于发达国家股市的复杂性程度(D2=3 3195(上B);D2=2 5875(深B)),说明B股的效率比A股的效率高.     

金融时间序列分形维参数估计方法比较及应用

为了更精确地估计时间序列的Hurst指数值,本文通过引入Whittle算法,结合蒙特卡罗仿真实验,说明了Whittle算法克服了常用的R/S算法、修正R/S算法、V/S算法以及DFA等算法在精度和稳定性方面的缺陷。首先通过数值模拟,比较不同方法所得Hurst指数估计误差,验证了Whittle算法具有更高的精度和更好的稳定性。然后选用最好的估计算法并结合移动窗口技术对沪深市场的发展状态进行了实证应用,分析表明沪深市场近20年来的市场有效性更趋变强,收益率和波动率长记忆效应更趋变弱的结论。     

某型光学经纬仪寿命分布及可靠性的研究

本文对某型光学经纬仪的寿命试验数据进行了拟合优度检验。某结果是：指数分布、双参数指数分布、Ｗｅｉｂｕｌｌ分布、极值分布都能适用。在此基础上对这些分布进行鉴别，指出指数分布是该产品较合适的寿命分布。由此也给出了产品的ＭＴＢＦ及可靠性下限。这表明该仪器的可靠性已高于外国先进标准的规定指标。     

Crank-Nicolson差分法下利率扩散模型估计效率研究

用Crank-Nicolson差分法求解利率扩散模型的Fokker-Planck偏微分方程，得到模型转移密度的近似解，并与模型的转移密度闭端解以及Euler法下的近似解进行比较，同时也比较这种方法在模型参数识别方面的效率。