同时有短期和长期债券的公司债券定价

主要考虑公司同时发行短期和长期零息票债券的定价问题.利用随机分析方法,在短期债券到期日,由于偿付短期债务会引起公司资产的跳跃,所以,长期债券的定价需要分两个时间段进行.在结构化模型下给出了公司在短期债券存续期间没有违约的概率,以及在此条件下公司资产的条件概率分布,得到短期债券和长期债券的定价公式.通过数值计算,分析债券价格随各个参数变化的金融意义.     

基于蚂蚁算法的中国邮路问题

针对中国邮路问题中先寻找奇数度结点,再进行奇数度结点之间路线添加的问题,引入了蚂蚁算法,通过其随机概率选择和最短路线激励策略,有效地解决了结点之间的最短路线的问题,避免了常规方法中必须先进行奇数度结点匹配的问题.算法易于实现,实验仿真表明算法耗时短、效率高.     

一类带移民两性分支过程的灭绝条件

讨论一类带移民两性分支过程.介绍这种两性分支过程模型,给出该过程平均增长率的定义,并讨论其存在性,最后利用马氏链、离散鞅论、两性分支过程的相关结论得到该过程以概率1灭绝的充分必要条件是其平均增长率小于等于1.     

一类灰色随机多准则群决策方法

针对准则值为区间灰数概率的离散型灰色随机变量且准则权重和决策者权重都完全未知的灰色随机多准则群决策问题,提出了一种基于偏差函数的决策方法.该方法通过计算每个决策者的主观判断矩阵与客观判断矩阵之间的偏差来确定该决策者的权重,基于主客观判断矩阵偏差最小化思想建立规划模型,求解该规划模型可同时得出准则权重向量和决策者权重向量...     

小区域地震预报的现状与对策

地震预报,是指用科学的思路和方法,对未来地震的发震时间、地点和强度（震级）作出预报。地震预报是具有区域性的。目前,小区域的地震预报仍停留在依靠对时空域残缺信息的不完全归纳和与以往某些震例（模式）作类比为基础的经验性加思辨性预报水平,是对小概率事件的不确定预测,总体来说,尚处于低水平的探索阶段。     

复合Poisson分布下m重负风险模型

考虑复合Poisson分布下m重负风险模型,其中,保险公司的保费收入是一个负的常数,并且是m重险种在同一时刻发生索赔,索赔过程又皆为复合Poisson过程.给出调节系数所满足的方程,并利用鞅的方法和负风险模型本身的一些性质得到该模型的破产概率的确切表达式,同时得出Lundberg不等式.最后给出关于破产概率的一个极限值.     

粒子滤波算法研究现状与发展趋势

<正>作为现代非线性滤波最为关注的一类滤波方法,粒子滤波算法近年来的研究取得了引人注目的成绩,不仅推动了控制科学、信息科学、航空航天和电子技术的快速发展,同时也对人工智能、机器学习、信息处理、     

具有投资收益的双险种双复合Poisson-Geometric风险模型的破产概率

本文研究了保费过程和索赔过程均为复合Poisson-Geometric过程的具有投资收益的双险种双复合Poisson-Geometric风险模型,利用概率论中的期望理论和切比雪夫不等式,得出此模型的调节系数不存在。在将干扰因素考虑进来后,得到了调节系数和破产概率的表达式。     

基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测

在复杂场景下进行弱小运动目标的检测过程中,受到视频中有序相邻对象相似性的影响,难以高精度地识别低质量特征的运动目标.设计一种基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法.建立空域模型、时域模型,分析小目标特征、背景特征以及噪声特征,从中提取弱小运动目标特征,使用概率统计局部聚类理论,拟定划分标准使用条件,实现目标轮廓曲线分段,将弱小运动目标检测流程进行整体优化,完成基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法的设计.检测方法性能测试结果表明：在不同的实验图像下,设计的弱小运动目标检测方法的检测率平均值为69.8%,具有一定的实用性和可靠性.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.