基于分位数回归的企业债信用风险研究

将非参数GARCH模型的方差方程取对数变换后所得的模型用于估计企业债利差波动率。针对模型误差的非对称性，利用更为稳健的分位数回归方法估计改进后的非参数可加GARCH模型。实证分析结果表明，改进后的模型对波动率的估计更为有效；分位数回归方法比最小二乘回归方法能更有效的克服模型误差的非正态影响，对异常值的敏感程度更低，是一种非常稳健的估计方法。     

对心灵因果性的辩护——论过决定的区分

金在权的排斥论证为非还原的物理主义带来严重的危机,该论证通过说明非还原物理主义所接受的五个前提之间的不自洽,从理论层面否定了不可还原的心灵因果性。面对金在权的质疑,很多学者尝试从前提之一——非过决定论入手,试图解决危机。然而,笔者认为他们的尝试没有从根本上解决过决定状况所带来的困难。在本文中,笔者试图对过决定状况的定义做出进一步的澄清,从而对过决定定义中的关键概念进行区分。以此说明非过决定论这一前提的合理性有待考量,金在权的排斥论证的有效性也有待商榷。     

面向Pointer色域的优化色差系统设计

为研究宽色域视频信号与现行电视系统的兼容传输,以Pointer色域为宽色域HDTV传输系统的目标色域,基于最小外接矩形(MER)技术,提出了RC和SC两种优化算法,得到了与ITU-RBT.709常规HDTV系统兼容传输的优化色差信号,并基于此建立新的色差编码系统.该系统在不改变现行HDTV传输系统基色和基准白色度参数、不扩大亮度和色差传输信号动态范围前提下,将可传输的Pointer色域由44%提高到100%,实现了宽色域HDTV信号的兼容传输.文中计算了信号收端重显色差,结果表明,与宽色域ITU-RBT.1361系统相比,优化的色差信号系统色视觉保真度较高.     

突现整体主义的思想变迁及其现代特征

突现是系统哲学、科学哲学和心灵哲学等学科及其交叉领域的一个重要概念,首先表达的是一种整体不等于部分和的整体主义思想。通过突现概念诠释的整体主义经历了强、弱、中三个不同的历史时期:经典突现主义通过不可还原强调突现的强整体性;心灵哲学中还原论的两次挑战力图消解突现而形成可分解的较弱的整体性;复杂系统突现则在强整体论与强还原论之间寻求张力,侧重研究突现历时生成的动力学机制,形成了兼容与超越还原的突现观。这种具有中间道路特征的"兼容与超越还原"恰恰表达了突现整体主义的现代特征。     

基于向后恢复的多层工作流事务管理模型

分析工作流语义故障的向后恢复技术,在改进LOL确认机制的基础上,整合补偿模型与原流程模型,建立基于补偿的多层工作流事务模型及其构建规则,使事务粒度可由用户灵活定制,提高系统的执行效率。给出2个补偿模型的实例。     

降阶向后微分公式

在较全面分析向后微分公式优缺点的基础上提出了于线性多步法范围内改进向后微分公式的新方案，进而构造了降阶向后微分公式．降阶向后微分公式除误差系数略大，且需要多存贮一个函数值外，其余性能全面优于同阶的向后微分公式．     

即插即用设备ID与驱动程序的选择

支持 WDM类型驱动的操作系统是根据从设备描述符中读取的设备硬件 ID和设备兼容ID与系统中所有 INF文件中有关 ID的匹配情况来选择载入正确的设备驱动程序的 ,在介绍了载入WDM驱动的几个通用原则的基础上 ,重点介绍了通用原则在 USB设备上的运用     

基于数字滤波技术的虚拟频率补偿研究

为克服传感器硬件补偿方面的不足,达到对系统频带补偿目标和补偿参数的任意设置,采用向后差分法实现数字滤波,改变传统的硬件补偿方法,充分利用软件虚拟仪器的形式实现系统动态特性补偿。运行结果表明,采用虚拟仪器软件滤波技术完全可以解决频带拓宽后的频率补偿,在成本和使用灵活性上,软件滤波比硬件滤波更具有优越性。所以,采用后向差分法实现的数字滤波器是对系统进行动态补偿的一种方便易行的方法。     

采用速率兼容LDPC码的AMC-ARQ系统性能分析

本文首次提出基于速率兼容低密度校验码(low-density parity-check,LDPC)的物理层与数据链路层跨层联合设计方案。从利于系统实现的角度出发,首先提出了一种构造速率兼容LDPC码的删除方案,不但简单易行,而且具有与随机删除相似的误码率性能。然后以该速率兼容LDPC码为前向纠错码,在物理层采用自适应编码调制技术(adaptive modulation and coding,AMC),数据链路层采用选择重传自动请求重传协议(automaticrpepeat reQuest,ARQ),研究了系统在Nakagami-m衰落信道下的吞吐量。计算机仿真结果表明,采用速率兼容LDPC码的AMC-ARQ系统,其吞吐量要优于单独采用AMC或者ARQ。     

随机微分方程2种数值方法的稳定性分析

给出了求解随机微分方程的2种数值方法:有限差分法和向后Milstein法,基于随机微分方程的试验方程分析讨论了2种数值方法的均方稳定性和A-稳定性,得到了相应的稳定性条件和稳定域.最后应用MatLab进行模拟演示,模拟演示结果表明,有限差分法和向后Milstein法都全局一阶强收敛于随机微分方程的求解过程,并且验证了均方稳定理论的正确性.