基于KMV-CatBoost增强的企业信用债券违约风险评估模型

针对传统预测模型对于企业信用债券违约预测准确率低、拟合效果差的问题,提出了基于Kaufman-Merton-Voss （KMV）-Categorical Boosting （CatBoost）的企业债券违约预测模型. 首先对原始样本数据进行预处理,降低噪声数据对预测模型的影响;然后,利用KMV模型评估借款公司信用违约概率,计算公司资产市场价值与公司资产市场价值的波动率,获得企业资产价值与违约点之间的差额Distance-to-Default（DD）;最后,利用债务偿还期限、短期无风险收益率、公司股权市场价值、公司债务面值计算出的违约距离,将其加入指标中,利用CatBoost算法预测企业信用债券违约风险,通过基于Ordered Boosting方式的CatBoost算法训练模型,得到无偏梯度估计,以减缓预测偏移,从而增强模型的泛化能力. 实验结果表明：基于KMV-CatBoost增强的模型能够提高企业信用债券违约风险识别的准确率,识别正确率约为95.5%.     

采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面（RIS）辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息（CSI）困难. 针对RIS辅助下的大规模多输入多输出（MIMO）通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络（ResNet）中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力. 仿真结果表明,相比于最小二乘（LS）估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.     

一种面向自动驾驶路况的目标检测算法

为了对常见的行人和车辆进行检测,采用自行标注的数据集,通过基于faster region-based convolutional neural network （RCNN）框架的算法进行调参与优化. 主干网络采用轻量化网络MobileNetv2,在原生锚框的基础上,区域建议网络（RPN）部分增加2个面积尺度,检测部分使用感兴趣区域（ROI）Align结构,减少特征图映射和均分过程中的误差. 实验结果表明：使用faster RCNN目标检测网络,可以有效完成行人和车辆的检测任务,整体效果良好.     

基于ReliefF-NOSCA-AdakNN的肌肉疲劳识别技术研究

针对竞技体育训练中的肌肉疲劳监测问题,提出了一种基于ReliefF-NOSCA-AdakNN（RNA）的表面肌电信号（sEMG）特征提取和分类算法. 该算法结合了特征和类别之间的相关性分析和启发式搜索算法,对高维特征进行了有效的筛选和分类. 将RNA算法应用于经过滤波处理的肱二头肌肌电信号数据,对不同疲劳状态进行了识别和分类. 实验结果表明,提出的RNA算法在平均分类准确率和标准差方面分别达到了83.88%和0.012 7,均显著优于传统单一算法,体现了较好的分类性能.     

前掠翼与后掠翼布局流动机理的数值研究

采用三维N-S控制方程和标准k-ε模型,计算了前掠翼和后掠翼模型的气动特性,比较了各自的优势和不足,并通过流场显示分析了其流动机理。研究结果表明:小迎角下后掠翼的升力系数较高,大迎角下前掠翼的失速性能较好,其根源是展向速度的方向相反。后掠翼过早的翼尖失速是导致失速迎角较小的原因。而前掠翼之所以具有良好的大迎角性能,是由于其机翼根侧缘涡和翼尖前缘涡相互作用,对机翼产生上吸力,带来涡升力并且增强了对机翼表面流动的控制能力。前掠翼的流动机理可为先进飞机布局的设计提供理论依据。     

Ca8Mg(SiO4)4Cl2:Eu2+,Mn2+绿色荧光粉的光谱性质

在还原气氛下采用高温固相反应法合成了白光LED用绿色荧光粉Ca8Mg(SiO4)4Cl2:Eu2 ,Mn2 .在荧光粉的制备过程中,加入过量的CaCl2有利于提高荧光粉的发射强度.从实验结果可以看出,在Ca8Mg(SiO4)4Cl2基质中Eu2 -Mn2 间存在着能量传递,Mn2 的发射是来源于Eu2 的能量传递,能量传递的方式可能是共振传递.     

一种新的项目反应理论等值准则——余弦准则

根据同一被试在锚题上的得分概率向量的模式应该十分相似的直观想法,该文提出了一种新的项目反应理论框架下的等值准则——余弦准则.我们采用GPC模型,利用Monte Carlo模拟方法将余弦准则与Haebara等值准则(Hcrit)和Stocking-Lord等值准则(SLcrit)进行比较.研究结果表明,当项目参数估计精度较高或中等而A的取值范围在0.9~2.0之间,新方法往往比Hcrit和SLcrit方法估计的误差小且有显著性差异.     

地月转移轨道的Vinti多圆锥截线轨道预报方法

采用解析法近似、快速地预报地月转移轨道,对月球探测器的任务分析和轨道设计具有重要意义。已有的近似解析算法未考虑地球扁率影响,造成误差扩散,影响预报精度。本文给出一种新的快速准确预报地月转移轨道的解析算法,采用Vinti法对地月转移轨道的近地段进行扁率修正,采用多圆锥截线法预报地月转移轨道;讨论了算法中扁率修正时间长度和多圆锥截线变步长策略的选取,比较了多种典型地月转移轨道的预报方法精度与速度。与精确数值积分方法相比,新解析算法的计算速度快3个数量级,并且近月点位置的预报误差小于100km。     

苔藓生物监测大气沉降中多环芳烃(PAHs)污染研究进展

苔藓是最灵敏的大气污染指示植物之一,取材容易,调查方法简单,现已被用于监测大气中的PAHs污染研究领域。基于苔藓对大气中的PAHs的富集机制、特点、影响因素等方面进行综述,介绍了苔藓监测大气沉降的历史、国内外的研究现状,由此促进国内更深入的开展用苔藓植物来监测大气中的多环芳香烃的指示工作,并且探讨了把苔藓作为生物修复材料的应用前景。     

浅析开放式基金对我国证券市场的影响

开放式基金是现代证券市场中必不可少的金融产品。介绍了开放式基金的基本概念及特点,分析了开放式基金对我国证券市场的影响。