多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法

多状态多阶段任务系统常见于关键性系统，其可靠性要求较高而其可靠度计算又相对困难.为实现该类系统可靠度的精准预测，研究了部件劣化符合马尔科夫过程的多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法.首先，基于工作效率与需求的关系对该类系统可靠度进行了界定.其次，依据条件概率理论，建立了多阶段任务系统任务成功完成的概率公式.基于此，根据部件劣化的马尔科夫性及部件状态的跨阶段依赖性，推导了多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法，并提出一种快速穷举部件状态组合的方法用于提高该计算方法的计算效率.最后，通过与蒙特卡罗模拟方法对比，验证了推导的可靠度理论计算方法的准确性与计算的有效性.     

基于MRS的股指期货最优分位数套期保值研究北大核心CSCD

为研究不同市场状态及现货收益率分位下的股指期货套期保值比率,引入马尔科夫状态转换模型将分位数套期保值方法扩展到多状态情形,并提出了基于损失函数最小化的最小方差套期保值效率分位数计算方法.选取中国上证50、沪深300和中证500股指期货进行实证分析,结果表明,三大股指期货的分位数套保比率呈倒U型;低波动状态的分位数套保比率相对平稳,而高波动状态的分位数套保比率在现货收益分布中向右下方倾斜.比较不同套期保值方法的效率得出,在高、低波动状态下,分位数套期保值均优于均值回归套期保值.     

新型高阶马尔科夫随机场模型在倾斜摄影图像的恢复算法

提出一种基于深度学习网络结构的高阶马尔科夫随机场模型，充分考虑了彩色倾斜摄影图像色彩复杂的概率分布特征，设计并引入了概率特征可随实际像素变化的专家函数组，使该模型能更好地发现并获取影像图像像素间的自相似性.在深度学习网络的构建中，引入了非局域化优化算法，不仅使其能量函数的梯度形式大大简化，而且使该模型的优化过程的收敛效率得到了极大提高.与当今主流同类图像恢复算法进行对比，提出的模型不仅在平均倾斜摄影照片恢复效果上与当下最新同类算法在统计学上相当，甚至在某些色彩为主导的影像上性能要优于对方，而且极大简化了深度学习过程中的计算量和运算时间.     

宽型自注意力融合密集型残差网络的图像去雾

当前去雾算法无法很好解决不均匀雾霾图像去雾的问题，为此提出了一种宽型自注意力融合的条件生成对抗网络图像去雾算法.在算法中加入了宽型自注意力机制，使得算法可以为不同雾度区域特征自动分配不同权重；算法特征提取部分采用DenseNet融合自注意力网络架构，DenseNet网络在保证网络中层与层之间最大程度的信息传输的前提下，直接将所有层连接起来，获取更多的上下文信息，更有效利用提取的特征；融合自注意力可以从编码器部分提取的特征中学习复杂的非线性，提高网络准确估计不同雾度的能力.算法采用Patch判别器，增强去雾图像的局部和全局一致性.实验结果证明，算法网络在NTIRE 2020、NTIRE 2021和O-Haze数据集上的定性比较，相比于其他先进算法得到更好的视觉效果；定量比较中，相较于所选择先进算法的最好成绩，峰值信噪比和结构相似性指数分别提高了0.4和0.02.     

黄河流域高质量发展时空动态演变及溢出效应——基于9省域61个地市的数据分析

基于五大发展理念，采用熵权TOPSIS法测算2010-2019年黄河流域9省域61个地市高质量发展水平，运用Dagum基尼系数揭示地区差异及来源，将空间马尔科夫链与空间杜宾模型相结合，探讨地市高质量发展的空间动态演化过程、俱乐部趋同特征及空间溢出效应.研究发现：(1)黄河流域各地市高质量发展随着时间演变呈上升趋势，但上游和中游高质量发展水平需进一步提高；在空间分布上呈现“下游高于上中游、省会城市高于周边城市”的特征；造成地区差异的来源中，区域间差异的贡献最大且正在扩大.(2)空间马尔科夫链分析佐证了各地市高质量发展空间溢出效应的存在，邻域环境等级的提高对低水平俱乐部拉动不明显，对中低水平俱乐部具有促进作用.考虑空间因素后，黄河流域各地市高质量发展依然具有稳定的俱乐部趋同特征、马太效应、阶段性特征.(3)黄河流域各地市高质量发展空间溢出效应显著.城镇化水平是重要驱动力，政府干预具有关键作用，创新是核心要素，会通过“示范效应”带来的空间溢出促进邻近城市高质量发展．基于实证结果，提出加强区域战略合作、充分发挥省会城市的辐射带动作用、优化城市空间溢出效应的发展建议．     

天然气市场波动对下游企业资本市场的影响北大核心CSCD

基于熵权法,构建下游城市燃气价格指数.为了研究天然气市场波动的影响效应,进行季节趋势分解,构建结构向量自回归模型,并以此为基础建立马尔科夫区制转移向量自回归模型,识别和分析考察期内的结构变化.结果表明,天然气市场波动会影响下游企业的资本市场,存在着状态的转换,相比于液化天然气产量和液化天然气价格,液化天然气进口量波动对下游企业影响更大,国内与天然气市场有关事件,也会影响城市燃气企业资本市场.     

餐饮业短期客流量预测方法

针对餐饮客流量自身特点,提出了以实验设计方法的样本分类为基础、综合利用BP(back propagation)神经网络与灰色-马尔科夫链组合的预测方法,并以某餐饮企业为例证明了方法的有效性,客流量预测误差从企业原来的±20%下降到±5%左右.