子波变换新方法

本文在理论分析子波变换物理概念的基础上,提出了一种工程上应用的新颖快速子波变换算法,即“频谱切割法”。该方法能够在电路上实现实时的快速子波变换。     

基于有限感知的决策理性模型

通过分析和比较完全感知和有限感知下决策的理性差别,将有限感知定义为一种偏好关系具有非一致性特点的有限理性;讨论了内在偏好、显示偏好、局部偏好和有限感知关系系统等概念,以及有限感知决策的一些理性条件和模型;并论证了诸如Proto序、偏序、弱序等一类偏好序下相应决策函数或规则的性质、特点及其存在性.研究结果诠释了具有有限感知偏好关系系统的决策主体的决策行为的内在机理和规律,可作为不确定性决策研究的一个理论基础.     

巨灾死亡率债券定价模型研究

巨灾死亡率债券是以规避巨灾死亡率风险为目的的金融衍生产品,此类债券的给付与死亡率指数相关联.利用含Poisson频率的跳跃-扩散过程刻画随机死亡率指数发生跳跃的频率与幅度,应用共同单调理论处理不同地区死亡率指数之间的相关性问题.进一步运用王氏变换(Wang transform)方法,在不完全市场中给出巨灾死亡率债券的定价模型.最后,依据我国人口死亡率数据进行实证研究.     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

多变量离散灰色模型及其性质

构建了多变量离散灰色模型,并将该模型与传统GM(n,h)模型对比研究,通过系数变换,该模型可以和GM(n,h)模型相互等价,从而架构了离散灰色模型与传统灰色模型的研究桥梁.在此基础上研究了数乘变换对其参数取值的影响,结果表明模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关,而与自变量的变换无关,模型的相对误差与所有变量的数乘变换都无关,这些结果对灰色模型系列性研究有重要意义.     

不确定条件下基于过度悲观和理性心理的企业人力资本投资对比分析

以企业作为研究的主体,从有限参与人力资本市场的现状出发,以当今投资过度悲观心理为立足点,通过建立模型,详细研究了不确定条件下基于过度悲观人力资本投资有限理性决策行为和基于理性的投资决策行为及其各自的投资决策空间、投资量、投资收益,从而得出以下结论:不确定条件下,悲观企业比理性企业有更大的投资决策空间;在其他条件相同的情况下,悲观企业投资人力资本的数量少于理性企业;不确定条件下,人力资本的投资收益大于确定条件下的人力资本的投资收益.基于上述结论,我们认为过度悲观是造成企业有限参与人力资本市场和阻碍人力资本市场繁荣的关键原因,从而最终为实现企业和人力资本市场的持续发展提供理论和实践依据.     

SAR图像目标方位角估计与分析

SAR成像对目标方位角特别敏感,方位角估计的准确性会直接影响目标的分类和识别.目标方位角估计方法主要有包络盒准则法、轮廓线变换法和主轴原则法.每种方法都有其局限性,且估计范围是[0, 180],可是目标方位角实际范围是[0, 360].为了能获得任意角度且相对精确目标方位角,提出了一种综合SAR图像目标方位角估计方法.该方法融合了的单一估计法的优点,并利用目标的相关信息,突破了以往仅从图像的角度估计方位角的缺点.实验表明这种方法是有效的、可行的.     

一种非线性系统多项式逼近的建模方法

提出一种简便的非线性多项式逼近建模方法。对非线性系统,首先,利用拓扑同胚变换,将系统的有界输入输出数据变换为[0,1]范围之间的数据,然后选定初始多项式,对初始多项式模型反复利用递推最小二乘法进行参数辨识,通过比较项与参数乘积绝对值的大小,剔除多项式中对模型贡献较小的项,直到得到确定的多项式模型,大量的仿真结果表明了算法的有效性。     

序贯观察与选择问题截止阀策略的一个改进

截止阀策略是解决序贯观察与选择问题的有效方法.在多次应用的问题情境下,通过减少截止阀值来降低失败的概率,进而实现平均收益的最大化,代价是减少了观察选项的数量,增加了决策的不确定性.本研究围绕降低失败的概率进行,从降低标竿而非减少截止阀值入手,采用均值标杆改进了最大值标竿的截止阀策略.基于仿真实验的结果显示,改进后的策略具有更好的平均收益和更低的失败概率,同时,还证明了20%就是均值标竿的近似最优解.