基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究

随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.     

基于重抽样分布的一类模糊累积和控制图

过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美，而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图，其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量，并给出模拟例证。     

大数据环境下的数据分析及应用研究

大数据蕴含着巨大的商业价值和社会价值。针对大数据的分析与应用面临的新挑战,文章重点阐述了文本分析、Web分析、网络分析及移动数据分析等数据分析技术,并从商务智能挖掘、公共安全预警等领域介绍了大数据分析与挖掘的热点应用。     

基于压缩感知的无线传感网数据收集研究进展

综述了基于CS的WSN数据收集研究成果,分别从基于矩阵设计、最小化能量和减少延迟等方面进行了分类探索,分析了各类方案的技术思想和优缺点,展望了基于CS的数据收集的发展方向。     

基于长期监测的特重车流作用下桥梁动态放大系数研究

基于长期监测的特重车流作用下桥梁动态放大系数,本次研究从某高速公路大桥安装的交通信息采集系统中实时记录的数年交通荷载信息,以及动态称重设备(WIM)形成与实际车流特征相符的随机车流样本,对特重车过桥的空间动力响应和动态放大系数进行了研究,从中对特重车的交通荷载工况进行了提取并定义。监测系统所记录的特重车交通荷载信息包括车速、车型、车长、车质量、车辆到达时刻和行驶车道等信息,使用自行研发的随机车流-桥梁耦合分析软件(BDAN)对其进行统计分析获得各参数特征。     

存储发展技术综述

本文根据存储介质产生的先后顺序,并结合实例介绍了各个阶段存储介质形式的发展,概括了当前存储技术的发展状况及方向,并重点介绍了网络存储及其相关的技术。     

电商打假背后：中国产业结构亟待升级

任何一个企业成长到一定体量、能影响多个行业生态时,都会在自身经济属性之外具备相应社会责任,如《蜘蛛侠》所言,"能力越大,责任越大",上市之后的阿里巴巴变得成熟了许多,它要做的已不仅是追求经济体量的增长,更要承担起相关社会责任。而这一次摆在阿里面前的,不是单纯的"打假",而是中国产业结构升级的迷局。