CEV模型下支付红利的美式看跌期权的差分法

作为B-S模型的一般化,CEV模型在实际操作中更有可行性.本文针对该模型下支付红利的美式看跌期权的定价问题.推导了模型遵循的变分方程,提出了相应的显示差分格式,然后讨论了格式的稳定性和收敛性并给出了相应的稳定条件.数值实验验证了算法的有效性.     

一类带线性项非局部问题解的存在性与非存在性

研究了一类非局部问题,利用山路引理和变分方法,获得该类问题的一个正解和一个负解,充实了非局部问题解的存在性理论,补充了已有的研究内容.同时,利用变分法获得了该问题非平凡解不存在的结果.     

南方地区局部地面供暖舒适性及节能性研究

采用环境测试、主观问卷和能耗模拟相结合的方式,研究冬季局部地面供暖方式下人体舒适性以及能耗情况.在14、16、18℃背景温度下的人工环境实验室内,测试了20位受试者的热感觉、热舒适、热可接受以及相应的局部地面供暖能耗.实验结果表明:在14℃时,使用局部地面供暖后受试者的舒适性显著提高,在16、18℃时,使用局部地面供暖能满足90%以上受试者舒适性要求且所需能耗很低.模拟结果表明:相比设定温度为20℃的空调系统能耗,采用局部地面供暖对西南、华东与华中地区节能效果明显,在华南地区节能率最高.因此,局部地面供暖可以作为一种适用于南方地区的提高舒适性和节能性的采暖方法.     

一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

伪双曲方程一个非协调混合元方法超收敛分析

基于非协调EQrot1元和零阶R-T元针对伪双曲方程,建立了一个自然满足B-B条件的非协调低阶混合元逼近格式.借助单元插值算子的特殊性质、导数转移技巧和插值后处理技术,在半离散格式下给出了原始变量在H1-模和中间变量在L2-模意义下的O(h2)阶超逼近性与整体超收敛结果.同时,对于一个二阶全离散格式得到了原始变量H1-模的O(h2+τ2)超逼近性和中间变量L2-模的O(h+τ2)最优误差估计.     

半监督学习中非标记数据的利用

同时利用半监督学习中的标记数据与非标记数据,可以提高机器学习的能力.为了利用非标记数据,我们将非标记数据所在的样本空间映射到标记样本空间.讨论如何利用非标记数据构造学习算法,并证明所构造算法的收敛性.     

水相法合成巯基乙酸和L-半胱氨酸稳定的CdTe纳米棒

提出一种以水相法合成巯基乙酸和L-半胱氨酸稳定的CdTe纳米棒的简单路线.在pH=11.0的反应条件下,产物的荧光量子效率最高,达到30.67%.考察了反应条件对产物的荧光性能的影响及产物在不同pH溶液中的稳定性.     

一种基于混沌映射的音视频水印互认证方案

多媒体认证技术用于证明所接收到多媒体内容的原始性并检测恶意的内容改动.在Lin Chingyung定理和Fridrich的二维混沌映射理论的基础上,提出了一种新的音视频互认证方案,与前人方法不同的是,它采取了单水印认证两种媒体的方案(音视频),所提方案能承受适当的MPEG压缩,同时能检测恶意的内容改动.由于水印仅被加入到音频(或视频)数据,能避免视频帧(或音频块)的失真,所以此方案可应用于一些特殊的场合,比如军事和医疗.     

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。