跳跃股价模型下投资组合的生成函数

针对股价的非连续模型,为研究投资组合之间收益的关系,采用半鞅的分析办法,研究由Ito过程和Poisson过程复合的股价模型下的投资组合生成函数及其性质。随机组合理论表明通过构造生成函数可以生成新的投资组合,并证明了生成组合的权重表达式以及相应的漂移过程项和跳跃过程项。因而可以通过一个随机微分方程分析生成投资组合的收益和市场资产组合的收益,以及收益的期望控制的关系。结论表明生成函数及相关函数在满足一定条件下这样的期望控制关系存在。     

分层取样法在计算球罐断裂失效概率中的应用

分层取样法是针对直接蒙特卡洛法求解效率低的一种改进方法。本文结合实例，在探讨如何分层的基础上，计算了球罐失效概率，从而可知，该法减少了模拟计算次数并且提高了计算精度。     

一类双复合风险模型的破产概率的初步研究

考虑对保单到达过程进行P-稀疏来描述理赔到达的双复合Poisson过程,并用比例再保险的方式降低保险公司的风险,加入不确定因素对建立的模型进行随机干扰,得到了该模型破产概率的一般表达式及破产概率的一个上界估计,通过构造鞅的方法,得到了模型的Lundberg方程,并证明了调节系数的存在性。     

马尾松不同造林密度和不同利用方式经济效果分析

分析了不同造林密度林分生长的差异，从培育建筑材和纸浆两个不同角度，对１１年５ １７年生不同造林密度试验林作了经济效果的对比分析，结果表明，初植密度较大，生物量较高的林分，以培育纸浆材的好，纸浆材林初植密度可定为４５００～６０００株／ｈｍ＾２。轮伐期１４～１６年，对于平均胸径小于１４ｃｍ或造材后小头去皮直径小于１２ｃｍ的原木，加工成木片销售，效益好于直接售原木。培育建筑材林，初植密度可为３３００～４     

基于双Gold序列的TDCS基函数伪随机相位生成方法

为了提高变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)基函数的随机性与相关性,提出了采用双Gold序列控制产生变换域通信系统基函数伪随机相位的方法。首先通过Gold序列2控制产生相位映射抽头数,然后由Gold序列1映射产生基函数伪随机相位,所产生的基函数具有良好的类噪声性和相关性。仿真表明,与传统一维m序列产生方法相比,采用双Gold序列映射产生的基函数具有更好的随机性和相关性,可有效降低系统误码率,提高变换域通信系统抗截获能力,具有良好的多址接入性能。     

彩色密度测量的标准化与我国国家标准

采用逐波相乘的光谱分析法，对密度值进行了理论计算。根据目前国际密度计与色度计的生产状况，探讨了２０００年图象印刷色彩测量方法的发展趋势。     

不同气温下防寒服保暖材料的规格确定

采用自主研发的导热系数测试装置及方法,得到了防寒服填充絮料厚度与导热系数间的试验关系.利用多层服装隔热值分配规律,推导了防寒服内胆材料工程厚度与隔热值之间的关系,并最终建立了絮料面密度与其隔热值之间的关系式.根据人体的代谢产热率及国标中有关保持人体热舒适的标准,提出了一种快速简易获得不同温度下保持人体热舒适所需防寒服内胆材料最佳面密度的方法.     

LDPC 码改进型LBP 译码算法研究

针对LDPC(Low Density Parity Check) 码分层( LBP: Layered Belief Propagation) 译码算法计算复杂度高、不易于硬件实现的问题, 提出一种改进算法。该算法首先引入函数f(x)使LBP译码算法的计算复杂度大大降低; 同时引入具体参数校正因子和偏移因子, 提升译码性能。仿真结果表明, 改进后的算法相比LBP 算法在计
算复杂度降低的同时, 也提升了译码性能, 从而达到了易于硬件实现的目的。     

油烟浓度监测系统的设计

介绍了一种微机控制气体浓度监测报警系统.该系统主要由AD7202PCI卡完成对传感器进行数据采集,通过LabView(Matlab)等软件平台对数据进行分析(主机由PC机实现),可实现多点多路气体浓度的显示、存储、查询等功能.     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。