基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。     

贝叶斯网络在战术态势评估中的应用

首先提出了一种新的战术态势评估的定义,即战术态势评估是对特定战场环境中敌方、我方、中立方所具有的各种战斗力要素的当前状态的描述和未来发展趋势的预测。接着介绍了空-地战中红方飞机与蓝方导弹阵地的对抗场景,在此基础上建立了红方飞行员通过机载电子装备的状态判断蓝方高射武器的型号和状态的贝叶斯网络,然后运用所建立的网络动态演示了在空-地战中态势评估的内容和结果,最后讨论了在战术态势评估中运用贝叶斯网络的若干问题。     

论进化的另一个维度:物质、能量和信息的流动方式

确立了研究系统和进化的一个新维度 :从物质、能量和信息流动方式的立场来理解系统的运动方式、结构方式及其进化。然后探讨了确立这一思路的科学意义和哲学意义     

A Maturing of Systems Thinking? Evidence from Three Perspectives

This paper reviews trends in systems theory/thinking from the 1970s to the early 2000s. It proposes a maturation of the field based on certain conceptual and methodological advances that have sought to liberate systems thinking from earlier strictures. An edited dialogue among three prominent systems thinkers from different systems schools—Merrelyn Emery, Bob Flood, and Eric Wolstenholme—provides evidence. Similarities and differences are identified, complementarities among the schools are derived and analyzed, and trajectories for future research are indicated.     

基于贝叶斯网络的态势评估

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能。根据态势与事件之间不同的连接关系建立了态势评估的贝叶斯网络模型,并分别介绍了相应的信息传播算法,最后以一个实例来说明该网络的计算过程。     

雷达装备试验小子样评估方法研究

密切结合实际试验背景,对在雷达装备试验中应用Bayes理论以减少试验子样数目的方法进行了讨论。以正态总体分布均值参数为例对序贯验后加权检验方法进行了深入的研究。结合雷达探测距离试验的以往实际试验数据和结果进行了对比分析,初步确定应用Bayes方法有可能减少目前沿用的试验方法所确定的子样数目,从而提高试验的效费比。     

匹配于进化种群的局部网络图度量

为了分析匹配于进化种群的贝叶斯网络结构 ,给出了用于刻画局部贝叶斯网络度量的有关表示。依据贝叶斯狄利克雷度量 ,对于贝叶斯网络图中的 3个顶点 (对应于染色体的某 3个基因位置 ) ,研究了 3个顶点无连接、其中只有两个顶点存在有向连接、及 3个顶点存在两条有向边时的度量值关系。揭示了局部贝叶斯网络结构的固有特性 ,为进一步研究进化算法的种群结构提供了一条可行的途径。     

STRATEGIC EXERCISE OF REAL OPTIONS：INVESTMENT DECISIONS IN TECHNOLOGICAL SYSTEMS

Viewing investment projects in new technologies as real options, this paper studies the effects ofendogenous competition and asymmetric information on the strategic exercise of real options. We firstdevelop a multi-period, game-theoretic model and show how competition leads to early exercise andaggressive investment behaviors and how competition erodes option values. We then relax the typicalfull-information assumption found in the literature and allow information asymmetry to exist acrossfirms. Our model shows, in contrast to the literature that payoff is independent of the ordering ofexercise, that the sequential exercise of real options may generate both informational and payoffexternalities. We also find some surpising but interesting results such as having more information isnot necessarily better.