CEVP下有交易费用的亚式看跌期权定价模型

首先介绍了波动率弹性为常数(简称CEV)的涵义;接着通过对服从几何布朗运动的有交易费用的亚式看跌期权定价模型的研究,推导出CEVP下有交易费用的亚式看跌期权定价公式,并证明了该公式的合理性;随后又运用了二叉树方法求出其几何平均的近似解;最后用实例验证了该结论的有效性和实用性.     

地区产业梯度转移拐点出现时间分析

文章通过分析对比改革开放以来我国四大经济区域三次产业产值占GDP比重的增幅情况,指出20世纪90年代初我国地区产业梯度转移出现了拐点;通过对四大区域三次产业从业人员变动幅度的比较分析,进一步验证了结论。     

大涡结构在有压梯度边界层流中的演化机理

采用直接数值模拟方法,研究大涡结构在不同压力梯度作用下的非线性演化特征.计算结果表明:在逆压梯度条件下,大涡结构幅值快速增长,形成很强的流向涡结构,雷诺应力迅速增加,这可能导致猝发现象的产生;与此相反,在顺压梯度边界层流中,大涡结构很难被激发起来,易于流体流动趋于稳定状态.这些结论与某些理论和试验结果一致.     

一种基于优化的参数化鲁棒极点配置方法

研究时不变线性系统状态反馈鲁棒极点配置问题,首先提出了一种新的衡量系统鲁棒性的目标函数,该目标函数定量考虑了不确定性对闭环系统特征值的影响.然后通过对某些矩阵进行奇异值分解得到闭环特征向量和状态反馈矩阵的参数表达式.基于提出的目标函数和闭环特征向量矩阵的参数解,给出了目标函数梯度的显式表达式,从而可以用成熟的基于给出梯度信息的优化方法对目标函数进行优化而得到最优解.通过实际例子和现有方法的比较,结果显示了本方法的有效性.     

MEC架构下基于DDPG的车联网任务卸载和资源分配

为了缓解车联网中个体车辆计算资源配置过低而导致的任务处理时延较大的问题,提出了一种移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)架构下的动态任务卸载策略和资源分配方案。以最小化全网任务处理时延为目标,将车联网中的任务卸载和资源分配问题建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP),并利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法进行了问题求解。仿真结果表明,与执行者-评价者(actor-critic, AC)和深度Q网络(deep Q-network, DQN)这2种算法相比,DDPG算法以最快的算法收敛特性获得最小的全网任务处理时延。     

一种新的模糊神经网络删剪策略

模糊规则的数量直接决定模糊神经网络结构的复杂度和效率.基于神经网络自构行学习(NNSCL)算法,用共轭剃度预条件正则方程算法求取删除隐层神经元后的剩余权值,得到改进的NNSCL-1算法.将此算法应用到模糊神经网络的规则推理层,可以极大地优化网络的规则及结构,并且结构优化后不需要重新训练也能保持网络的精确度和泛化能力.仿真结果显示了此算法的有效性和可行性.     

神经网络在柴油机故障诊断中的应用研究

该文利用尺度共轭梯度算法的神经网络对柴油机进行故障诊断 .首先讨论了其训练算法 ,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类 ,并提出特征参数数据归一化公式 ,最后以 6-1 3 5 ZC柴油机为例 ,将实验数据输入网络验证 .结果表明 ,神经网络对柴油机故障识别率很高 ,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的 .     

对气体输运分子数的讨论

说明担任气体输运任务的分子数是1/6nv和1/4nv的理论依据,并指出这两种分子数担任输运量得到的宏观规律相同的原因。     

基于随机Hough变换的快速圆检测方法

针对随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）在复杂图象中检测圆时随机采样所造成的大量无效累积,提出了一种改进的ＲＨＴ用于圆检测,它是利用精度要求不高的梯度方向信息来决定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题．改进后的算法比原算法计算速度快、占用的内存小得多,检测性能有较大提高．     

FGM圆板考虑面内振动的动态响应

为研究考虑面内振动时FGM圆板的动态响应,首先基于经典板理论,同时考虑横向振动和面内振动,并利用Hamilton原理推导出轴对称情况下功能梯度材料圆薄板线性自由振动的控制方程。采用打靶法对无量纲控制方程进行数值求解,并将方程退化为一般均质板,求解其固有频率,得到了与相关文献非常接近的结果。对具体问题的数值结果进行对比分析,结果表明,面内振动会影响FGM圆板振动频率大小,忽略面内振动的影响会过高估计FGM板的频率。