理性、有限理性、噪音与资产价格

通过构建一个世代交替条件下,同时存在BSV投资者、噪音交易者以及理性预期投资者的均衡模型,在理性预期均衡条件下扩展了BSV模型.通过对模型均衡价格的分析以及进一步的数值模拟发现:在套利限制与噪音交易同时存在的条件下,风险厌恶的理性预期投资者并不能完全纠正BSV投资者心理偏差对于风险资产价格的影响,导致均衡市场价格几乎时时偏离信息效率价格.如果投资者非理性的状态能够充分多样化,那么风险资产价格过度波动程度就可以被大大减弱.     

调节阀选型问题分析

主要探讨了在调节阀选型中需要注意的防止气蚀、堵塞、噪音等方面的问题,并从选型的角度介绍了防止方法和措施。     

基于价格不完全揭示信息资产定价的B股折价

我国B股折价问题作为证券市场分割的异例,受到国内外众多学者的关注.注意到投资者情绪和股票流动性在股价上涨和下跌两个方向的不同作用,本文分别对A股和B股建立了价格不完全揭示信息的理性预期均衡资产定价模型,来研究投资者情绪和噪音交易者行为对B股折价的影响,并通过实证研究对模型结论进行了验证.本文的研究结果表明,A股不知情者的情绪与B股折价正相关,A股噪音交易者行为与B股折价负相关,B股噪音交易者行为与B股折价正相关,同时,由于制度原因造成的系统性差异也是B股折价的一个重要原因.     

中国股市投资者情绪与股票收益的实证研究

应用GARCH—M（1，1）模型检验了中国股市投资者情绪对股票收益的影响，结果发现：机构投资者情绪是影响股票价格的重要因素，但对不同市场和组合的影响方式不同且未形成系统风险；而个人投资者情绪的影响并不显著，也不存在小盘股主要受个人投资者情绪影响的现象。这与国外相关研究结论不同。     

iRIPPER——一种改进的基于规则学习的文本分类算法

基于规则学习的文本分类算法RIPPER具有易理解、易优化、高效率等特点,但是当规则所涉及的特征项很多的时候,上述优点不复存在。基于层次的规则学习算法hRIPPER采用了层次架构对RIPPER进行了改进,但其对特征项的过滤仍然有限。针对RIPPER,hRIPPER在规则学习过程中出现的问题,对规则学习的分类算法进行改进,提出了一种改进的基于规则学习的文本分类算法iRIPPER,在规则学习的同时进一步过滤噪音特征项。实验证明,该方法不但有效地提取了特征项,生成较少的规则,提高了算法的准确率和召回率,而且缩短了生成规则的时间,从而改进了规则学习分类算法的性能。     

换流站综合噪声治理调查分析

基于深圳±500kV宝安换流站和广州±500kV肇庆换流站噪声治理工作的调研成果,对其附近噪声敏感点情况、各期噪声治理所采取的措施及对应效果进行对比分析,从噪声源治理、传播途径隔断和低频噪音治理三方面提出换流站综合噪声治理的相关建议,主要有：在设计阶段优化总平布置,在招标采购时对厂家提出电气设备噪声排放水平上限要求,对换流变等重点噪音产生设备安装BOX-IN装置,以及对主要敏感点安装隔声屏障。     

稳态与瞬态噪音,振动检测分析系统

本系统主要是针对稳态与瞬态噪音、振动信号采集分析工作而研制。通过综合利用计算机、电子、力学、信号分析等多项学科领域的先进技术，系统设计者实现了获取各种工程问题中噪音及振动方面的技术参数，进行噪音、振动信号检测分析的工作目标，系统在设计思想、实现功能、产品性能等各方面均具有一定的先进性和实用性。     

基于局部统计特性的滤波算法

提出一种基于局部统计特性的新的滤波算法,可用于去除图像中混合噪音(高斯噪音和一致脉冲噪音),称之为线性局部混合噪音滤波器(简记为LLMF).该滤波器有机地结合了局部滤波算法和线性滤波算法,它采用局部邻域偏差判断像素的相似性,从而提高了对高斯成分的去噪能力.对纯高斯、纯脉冲以及它们的混合噪音都有较好的去噪效果.从实验结果可见,使用LLMF滤波器,图像的视觉效果、峰值信噪比、均方误差均优于同类混合滤波器.     

高压叶片泵的配流与消振

本文研究高压叶片泵中存在的配流冲击对油泵性能的影响。指出配流冲击是高压叶片泵的主要振源和噪声源,它直接影响到油泵的效率、可靠性和寿命。消除配流冲击的方法是在叶片泵配流器件——侧板上设置压力过渡区。侧板上的压力过渡计算是以相邻两个叶片组成的密封腔作为工作腔,定子环过渡曲线作为工作曲线。侧板与定子环工作的相对位置决定于压力过渡区的结构要素。     

浅谈冷却塔放在地下室的优点及需注意的问题

随着城市生活空间的日益狭窄,冷却塔的噪音成了人们投诉中央空调的"罪魁祸首",分析了将冷却塔放在地下室能解决噪音干扰,能在不开启地下室送排风系统的情况下将汽车尾气排走,能节约冷却系统的初步投资费用和日常运行费用以及需要解决技术的一些问题.