止损策略与市场行为级联

为研究止损交易对市场中交易者行为及资产价格的影响,基于多主体模型方法,构建了一个加入止损策略的多主体市场模型。模型模拟结果表明当市场中止损阈值被触及时,极易触发连续的止损交易,造成交易者之间的行为级联。这种交易级联会引致交易者行为的趋同性增强、市场中的买卖订单失衡、市场价格的异常崩跌和流动性黑洞。     

用软件无线电实现MPSK自适应调制

自适应调制能够根据信道的时变性达到很高的传输速率和进行合理的功率分配.同时,它需要自适应调整调制模式级别M.采用软件方式在DSP板上能够实现MPSK的调制、解调功能和调制模式M的识别,替代在硬件之间进行切换的繁琐模式.调制器根据星座图和已知的调制级别在己存储的波形中挑选对应的调制波形,解调器在信号同步的情况下通过使用最小均方进行解调,同时进行M模式识别.模拟结果显示用软件无线电方式实现MPSK自适应调制是一条简捷快速的途径.特别在自适应调制中加入LDPC(低密度校验码)编码和一种新的结合BP和list-based SI HO解码后,系统性能更为优异.     

16个黄瓜品种对棒孢叶斑病的抗病性鉴定

为了确定不同黄瓜品种对棒孢叶斑病菌的抗性,采用田间调查结合人工接种孢子悬浮液的方法测定了16个黄瓜品种抗病性.结果 表明:黄瓜品种田间抗病性程度均低于人工接种的抗病性;博美70,博美80-16,津优308和中荷10为高抗品种;中荷15,中蔬C56,中荷16,中农12,津优35和中荷102为抗病品种.而且同一品种针对培养...     

多段折线逼近法在智能气压传感器设计中的应用

提出了在智能气压传感器算法设计中,利用多段折线逼近法实现非线性校正的一种应用技巧,并以计算出的结果与实验标定数据相比较,验证了该方法的可行性.     

基于多源数据融合的高铁枢纽多模式换乘客流分担率估计

为实现高铁客运枢纽换乘客流分担率的精准辨识,研究结合多模式公共交通大数据,提出了一类基于广义出行链的高铁客运枢纽换乘方式选择模型.通过对不同公共交通方式换乘阶段的关联和融合,提取以高铁客运枢纽为端点的个体广义出行链,分析高铁客运枢纽换乘客流的时空分布特征;综合考虑高铁客运枢纽乘客的个体经济社会属性、主观心理因素及其个体...     

分布式制造信息系统单元的Agent模型

建立分布式制造信息系统的多Agent系统模型时,要在对其功能需求进行分析的同时研究其控制需求．文中以柔性耦合自动机为工具建立各个单元的Agent抽象模型、计算结构和算法．在此基础上利用基于双向输出自动机的接口,以设备和原料仓的交互为例,研究了Agent之间的通信．结果表明,该模型可以同时对系统进行功能需求和控制需求分析,便于系统分析和设计．     

采用非线性预处理的多通路回波消除算法

非线性预处理是解决多通路回波消除中因输入信号间的强相关性而引起的滤波器不收敛的有效方法．如何确定预处理中的非线性变换系数,以达到既保证语音质量,又去除输入信号间的相关性的目的,是十分值得关注的问题．文中提出了一种应用模糊逻辑来调整非线性变换系数（α）的方法,使得α能随输入信号间的相关性而合理变化,该方法以较小的计算增量为代价,能最大程度地保证通话质量并加快滤波器的收敛速度．仿真结果表明了该方法的可行性和优越性．     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

逆向蒙特卡罗模拟在无序体系中的应用

晶体学只能够给出有关晶体平均原子结构的信息,而结合逆向蒙特卡罗(Reverse Monte Carlo, RMC)模拟的全散射方法将同时包含原子的平均结构和局部尺度上原子间距、键角以及结构多面体的取向和形变等方面的信息,这也是RMC方法一个独特的优势.近年来,借助第三代同步辐射加速器和散裂中子源, RMC方法在实验和理论上都有了较快的发展,同时数据质量高,保证了该方法在材料的局域波动和无序的精细结构研究中的适用性.本文从RMC基本原理和分析方法两个方面介绍了无序体系中的逆向蒙特卡罗方法,同时给出了一系列有助于理解的RMC模型实例.最后,对RMC方法的发展进行了展望.近年来我国对大科学装置的投入迅速增长,相信RMC方法搭载第四代高能量光源,必将在我国新材料的设计与开发中发挥重要的作用.     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法.该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度.实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩...