特征曲线下的模糊最优投资模型研究

在分析Markowitz风险测度下的组合证券投资模型所存在的复杂计算问题的基础上,利用特征曲线,提出了以β系数为风险度量的组合投资模糊最优化模型,从而大大地简化了计算,为投资决策提供了方便.所给出的投资模型充分反映了系统风险和非系统风险对组合投资的不同影响,便于我们对投资风险进行分析.最后给出了一个释例说明方法的应用.     

一种基于二阶统计的盲源分离方法及性能分析

提出了一个基于信息论原理的目标函数 ,该目标函数可以作为衡量输出分量独立性的标测度。最小化该目标函数并利用信号的非平稳特性和两种网络结构形式的等价性 ,得到一种可以进行非平稳信号的盲分离的训练算法 ;计算机仿真结果表明了该算法的有效性。最后对目标函数的性能进行了分析。     

投资组合有效集问题和它的一种算法

本文构造了一种二次参数规划转轴方法,并在此基础上提出了Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ投资组合有效集的一个解法。该方法的优点在于能够处理各投资项目之间的协方差距阵为半正定的情形。     

交通流时间序列中混沌特性判定的替代数据方法

替代数据方法是判定时间序列中是否具有混沌特性的一种有效方法,本文介绍了该方法中一种基于关联维数的混沌判据。并将该方法应用于１５分钟和５分钟采样周期的实测交通流时间序列中,计算结果表明交通序列中含有混沌特性。     

噪声中目标距离剖面像识别的修正特征子空间法

以噪声背景下高分辨雷达目标的距离剖面像为测量矢量 ,提出了基于修正特征子空间而进行特征抽取的目标识别方法。对每类目标 ,由训练样本矩阵经奇异值分解 (SVD) ,建立各自的特征子空间 ,并提取相应的降噪算子。对未知目标 ,其距离剖面像在各特征子空间中的投影 ,经相应降噪算子作用后 ,以能量最大为准则进行识别。模拟实验结果表明了所提方法的有效性     

蛋白质凝胶电泳与田间种植鉴定玉米种子纯度的相关性研究

采用蛋白质凝胶电泳与田间种植鉴定两种方法鉴定了25个玉米种子样品的纯度。表明两者结果显著相关,相关系数r=0.583,确定了回归方程为y=0.564+0.427x。证明蛋白质凝胶电泳法鉴定玉米种子纯度是可靠的。表1,参2。     

河南省大豆品种灰色布局决策研究

运用作物灰色育种学原理,对1996～1997年河南省大豆品种区域试验资料进行了品种中心灰靶布局分析。在此基础上,提出了河南省不同生态类型区大豆品种灰色布局决策,并对品种区域试验中应当引起重视的问题进行了讨论。表2,参5。     

延迟离散Hopfield-型网络广义异步收敛性分析

给出了延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性定理。在广义异步运行方式下 ,证明了对称连接权阵 (只要w0 对称 )条件下的收敛性定理 ,推广了已有的延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性结果 ,表明网络收敛滞后于能量函数收敛最多 2n 1步。最后给出了能量函数的极大值点与延迟离散Hopfield -型神经网络的稳定态的关系。     

适用于抗高频突发性冲击干扰的有效算法

提出了一种抗突发性冲击干扰的处理算法。该算法主要用于抑制高频雷达探测飞机目标时随机出现的冲击干扰对目标谱线产生的遮盖。由于时域海面回波一般情况下绝对占优 ,因此 ,该算法利用海杂波谱分布结构上的特点 ,通过常规的频域处理滤除海杂波谱 ,从而使滤除海杂波并反变换到时域的信号中突发冲击干扰能够占优 ,进而利用野值判别与剔除方法将幅度较突出的冲击干扰予以剔除 ,达到抑制突发冲击干扰的目的 ,使雷达在突发干扰情况下也能有效地发现和跟踪目标     

A new cascading failure model with delay time in congested complex networks

Cascading failures often occur in congested complex networks. Cascading failures can be expressed as a three-phase process: generation, diffusion, and dissipation of congestion. Different from the betweenness centrality, a congestion function is proposed to represent the extent of congestion on a given node. Inspired by the restart process of a node, we introduce the concept of “delay time,” during which the overloaded node cannot receive or forward any traffic, so an intergradation between permanent removal and nonremoval is built and the flexibility of the presented model is demonstrated. Considering the connectivity of a network before and after cascading failures is not cracked because the overloaded node are not removed from network permanently in our model, a new evaluation function of network efficiency is also proposed to measure the damage caused by cascading failures. Finally, we investigate the effects of network structure and size, delay time, processing ability, and traffic generation speed on congestion propagation. Cascading processes composed of three phases and some factors affecting cascade propagation are uncovered as well.