基于时变的我国开放式基金选股和择时能力定量分析

金融时间序列数据常常发现有波动聚集的现象即波动随时间变化的现象.选取2003年前发行的15只开放式基金的周数据作为样本,在T-M模型和H-M模型的基础上加入GARCH效应来分析基于时变的我国开放式基金的选股和择时能力,以求对这两种能力更精确的评估.实证结果表明,传统的T-M模型和H-M模型不仅高估了基金经理的选股能力,还高估了基金投资组合的系统风险.因此,为了去除这种高估的偏差,应该在评估基金绩效或基金经理选股、择时能力时在模型中考虑GARCH效应.     

半线性弹性动力学方程组的余法分布空间

文章对半线性弹性动力学方程组的初值奇性传播问题建立了余法分布空间,然后讨论了该空间的一些基本性质,最后得到了该空间的拟微分算子与两个二阶微分算子可进行交换运算的结果。这对于在余法分布框架下研究半线性弹性动力学方程组的初值奇性传播问题是很重要的。     

能耗均衡的非均匀分簇多跳路由协议

针对无线传感器网络能耗不均衡的问题, 提出一种非均匀分簇多跳路由协议ECBUC(Energy Consumption Balanced Unequal Clustering)。在簇首预选阶段引入能量因子, 使高能量节点参选的可能性增大; 分簇阶段通过竞争算法将网络划分为面积不均等的簇, 从而改善无线传感器网络的“热区冶问题; 在簇间路通过形成阶段给
出综合考虑中间节点的相对位置和剩余能量的评价指标, 协调了簇间通信的代价和网络的能量分布。经过仿真实验, ECBUC 协议可有效地均衡网络能耗, 与EEUC(Energy Efficient Uneven Clustering)协议相比, 使网络的生命周期平均延长了22. 29%, 提升了网络性能。     

基于复杂网络理论的沪深A股分析

根据复杂网络理论,从一个新的角度分析沪深A股.对沪深A股构建复杂网络,计算网络的集聚系数和吸引率,得到不同行业的聚合强度及其对A股市场股价波动的影响程度.计算结果表明,金融股内部的聚合强度最大,行业内部股价波动更容易传播,股价波动对中国A股市场股价的波动影响最大.     

后缀树算法在舆情聚类中的应用

针对网络舆情分析的需求背景,研究了通过后缀树算法发现文本文档之间的公共短语串,按公共短语串实现文档聚类。网页文档的标题和摘要能代表文档的主要思想,应用后缀树算法实现对标题和摘要自动聚类,从而实现舆情信息自动聚类。     

T细胞对不同配体的鉴别模型

T淋巴细胞对抗原多肽的免疫应答是免疫系统的重要事件,T细胞对于分辨不同的MHC－pep复合物有着不同寻常的能力,抗原多肽上信号氨基酸部分的细小判别,将有效的引起截然不同的T细胞响应,有些可以激活T细胞,而另外一些却抑制了细胞的活化,此模型深入考虑了PTK的活性及TCP与其配体的亲和力,将早期信号事件与决定了T细胞活化的持续信号联系了起来,为T细胞对不同配体的免疫应答提供了一个合理的理论解释。     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

主从关系数据库中关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是计算机科学研究的重要领域之一.文章从主从关系数据集的角度开展关联规则挖掘研究,首先构建了主从关系数据库模型,在此基础上提出一种基于元组ID逆传输的关联规则挖掘算法(TIDRP),避免了挖掘过程中数据的集成过程,减少了资源的消耗,并使挖掘出的规则更符合实际情况.     

求解云环境下的数据初始配置

针对在云计算环境下出现的数据密集型应用的数据初始配置问题,提出了基于层次聚类算法的快速可行的两段算法,求出较优的数据项到数据中心的分配方案并进行了验证。     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.