负半方差风险下的证券组合投资模型研究

在分析Markowitz模型、E-Sh风险测度模型及一种半方差模型的基础上，提出了一种新的半方差风险测度方法--负半方差风险，并结合案例说明了负半方差模型的优越性。     

组合证券投资模型研究

在分析Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ组合证券投资模型、绝对离差风险测度模型和Ｅ－Ｓｈ风险测度模型的基础上,针对上述模型的不足之处,提出了新的风险测度下的组合证券投资最优化模型,给出了计算最优投资权重系数和确定有效边界的方法．并结合案例分析了最优化模型的有效性     

贵州工业大学学生干部现状的调查分析

用多元统计方法处理学生干部现状的抽样调查问题,将学生干部的综合素质分为政治表现、品德、自我意识、工作、学习、生活六个子类,（１）分析了各类之间的影响及类内各题得分之间的影响,（２）分析了各类及综合素质的现状。     

阵列天线输出自相关矩阵及其误差分析

引入相对误差矩阵范数的定义,讨论了实际阵列天线输出样本的自相关矩阵与连续采样下自相关 矩阵的差别,与采样快拍数、信号的相关性,信号与噪声之间的正交性以及噪声的正交性等因素的关系。并 通过数值计算,具体分析了不同情形下,样本自相关矩阵收敛于理想自相关矩阵的速度变化。     

基于群交叉变异MPPSO的MIMO雷达发射波束形成

采用基于智能算法优化发射信号互相关矩阵的方法来形成所期望的发射天线方向图,实现多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达发射波束控制。根据MIMO雷达数学模型构建了适合智能优化的代价函数,提出群交叉变异多相粒子群算法（swarm exchange and aberrance multiple-phase particle swarm optimization, SEA-MPPSO）,并将其应用于MIMO雷达发射信号互相关性的优化,实现了发射波束赋形。方法快速高效,能最大程度地逼近全局最优解。计算机仿真结果证明了方法的可行性和有效性。     

工矿企业开式供电网络计算机算法数学模型及程序实现

本文提出了以节点数字编号与相关矩阵为基础的开式供电网络的简单直接算法,确立了数学模型及程序实现方法,评价了其优缺点并给出了计算实例。图3,参5。     

基于K-means聚类与PLS回归模型的交通速度短时预测

为实现对交通流局部特征的有效提取，提高交通速度预测模型的可解释性，提出基于K-means聚类与偏最小二乘(Partial Least Squares, PLS)回归的交通速度短时预测模型。模型采用时空相关矩阵挖掘路网中相邻路段交通速度之间的关联性，利用K-means聚类算法划分历史数据集，并选取实测出租车GPS数据验证模型对交通速度短时预测的准确性。实验结果表明，与ARIMA、PLS回归和LSTM模型相比，该模型的预测误差减少了约30%。