基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。     

论进化的另一个维度:物质、能量和信息的流动方式

确立了研究系统和进化的一个新维度 :从物质、能量和信息流动方式的立场来理解系统的运动方式、结构方式及其进化。然后探讨了确立这一思路的科学意义和哲学意义     

A Maturing of Systems Thinking? Evidence from Three Perspectives

This paper reviews trends in systems theory/thinking from the 1970s to the early 2000s. It proposes a maturation of the field based on certain conceptual and methodological advances that have sought to liberate systems thinking from earlier strictures. An edited dialogue among three prominent systems thinkers from different systems schools—Merrelyn Emery, Bob Flood, and Eric Wolstenholme—provides evidence. Similarities and differences are identified, complementarities among the schools are derived and analyzed, and trajectories for future research are indicated.     

雷达装备试验小子样评估方法研究

密切结合实际试验背景,对在雷达装备试验中应用Bayes理论以减少试验子样数目的方法进行了讨论。以正态总体分布均值参数为例对序贯验后加权检验方法进行了深入的研究。结合雷达探测距离试验的以往实际试验数据和结果进行了对比分析,初步确定应用Bayes方法有可能减少目前沿用的试验方法所确定的子样数目,从而提高试验的效费比。     

STRATEGIC EXERCISE OF REAL OPTIONS：INVESTMENT DECISIONS IN TECHNOLOGICAL SYSTEMS

Viewing investment projects in new technologies as real options, this paper studies the effects ofendogenous competition and asymmetric information on the strategic exercise of real options. We firstdevelop a multi-period, game-theoretic model and show how competition leads to early exercise andaggressive investment behaviors and how competition erodes option values. We then relax the typicalfull-information assumption found in the literature and allow information asymmetry to exist acrossfirms. Our model shows, in contrast to the literature that payoff is independent of the ordering ofexercise, that the sequential exercise of real options may generate both informational and payoffexternalities. We also find some surpising but interesting results such as having more information isnot necessarily better.     

格雷码加速遗传算法及其理论研究

在分析基于二进制编码的加速遗传算法的基础上 ,对格雷码编码及加速遗传算法作了深入地探讨 .提出了格雷码加速遗传算法 ( GAGA) ,研制了 GAGA实施的详细步骤 ,并推导出了相应的模式定理和收敛定理 .对 GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析 .结果表明 ,GAGA具有直观、简便、准确、快速和适用性强等特点 ,是一种既可以较大概率搜索全局最优解 ,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法 .     

建立系统科学基础理论框架的一种可能途径与若干具体思路(之七)——离散动力系统的密度演化与序列的信息结构

本文是总题目下的第七篇。全文的总目的是试图从现代物理、分子物学与脑神经解剖等学科领域的最新实验事实，以及相应的前沿理论领域围绕着演化概念研究的展开所获得的已有理念与成就为基础，按照“由大爆炸理论所描述的物理世界之最初情景出现以来，世界物质总是在其不同时空点具体结构状态下的几种基本相互作用属性形成的制约机械造成的物质——能量结构与分布仍非完全平衡态势的推动下，不断地一层一层完成其全方位整体性进一步精细平衡结构，实现其该层次从无序到有序的起伏演化——这一总体自然法则”的认识主线，提出一种建立系统科学基础理论的定性定量框架思路与若干细节方法。文中对相互作用、进化、演化、适应性与复杂性等概念进行了分析，对突变、分歧、吸引子、混沌、协同、分形等基于此种理论作了一种较为直观的诠释。同时，也将论及所谓信息的本质与其人本意义下的价值概念，特别是她与非线性的密切关系等。当然，这一切均还是初步的，尽管其中的一部分我们也已经获得了一些较为严谨的结果。     

复杂性问题研究实践与认识论、方法论反思

概述笔者从事两项复杂性问题研究的认识与实践 :一是辩证唯物论认识论的指导作用与系统科学的中介作用 ,不容忽视 ;二是在预测和控制某些复杂系统行为的研究中 ,还原论与整体论结合的一个切入点和一种有效形式 ,是典型信息法。