Optimal Investment with Noise Trading Risk

This paper investigates the optimal dynamic investment for an investor who maximizes constant absolute risk aversion （CARA） utility in a discrete-time market with a riskfree bond and a risky stock. The risky stock is assumed to present both the dividend risk and the price risk. With our assumptions, the dividend risk is equivalent to fundamental risk, and the price risk is equivalent to the noise trading risk. The analytical expression for the optimal investment strategy is obtained by dynamic programming. The main result in this paper highlights the importance of differentiating between noise trading risk and fundamental risk for the optimal dynamic investment.     

基于非洲秃鹫算法优化卷积神经网络的重叠峰解析方法

利用光谱仪器检测土壤中重金属时,由于仪器分辨率较低,峰位相近元素的特征峰会产生重叠。光谱重叠峰严重影响定量分析结果的准确性,为了得到准确的重金属含量需要进行光谱重叠峰分解。本文提出利用非洲秃鹫算法优化卷积神经网络(AVOA_CNN)的重叠峰解析方法。首先,利用高斯函数模型模拟出150个双高斯含噪光谱重叠峰和43个三高斯含噪光谱重叠峰,选择不同小波基函数进行光谱数据去噪,以信噪比和均方根误差(RMSE)为评价指标,最终确定coif3小波基函数,使用导数法进行光谱重叠峰预处理。然后,使用AVOA_CNN获得卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测结果,解析结果表明,AVOA_CNN成功分解重叠峰且准确率高,双高斯光谱重叠峰和三高斯光谱重叠峰参数(峰强度,峰位,峰宽)的最大相对误差平均值分别为3.15%和5.90%。最后对比麻雀搜索算法优化CNN、CNN与AVOA_CNN,结果显示AVOA_CNN模型预测准确率最高。     

具有多控制器的电力系统可靠镇定

研究了具有多控制器的电力系统可靠镇定问题，以保证某个控制器出现故障后系统的稳定性．首先将具有多控制器的系统可靠镇定转化成保证系统联结稳定的重叠分散控制问题，然后利用大系统包含原理和线性矩阵不等式(LMI)算法设计电力系统的多个控制器．把此方法应用到一个电力系统模型中，设计它的两个控制器．对两个控制器同时存在以及任何一个因故障而被切除的情况分别进行了仿真，结果表明了该方法的有效性．     

小菜蛾在海南的生物学与防治的研究

本文对海南一些主要菜区遭受小菜蛾为害进行了田间调查,并将该虫在室内进行饲养、观察其生物学特性,探讨其发生规律以及农药防治试验研究,结果表明:该虫在海南一年可发生22代左右,具有明显的世代重叠,无越冬现象。10月至次年4月是为害盛期,是周年发生为害的重要害虫之一;成虫寿命5——23天,卵期2——18天,幼虫期5——18天,蛹期3——26天,全代历期15——75天。平均26.5天;青虫菌6号小面积防治效果平均达87.9％;40％水胺硫磷或20％杀灭菊酯与50％乐果混合液大面积防治效果较佳,分别为89.6％和89.1％。     

共缩聚物序列结构的~1H-NMR研究

建立了利用１Ｈ－ＮＭＲ和计算机处理具有重叠 ＮＭＲ谱峰的分峰技术；分析计算共缩聚物序列结构的方法。该法在ＨＤＡ－ＰＰＤ－ＴＰＣ三元共聚酰胺体系序列结构研究中应用，证明具有较好的适应性和准确性。     

关于不定问题重叠型Mortar元方法的预条件方法

在最小正则性假设条件下,对非自共轭不定两阶椭圆问题的重叠不匹配网格剖分下的Ｍｏｒｔａｒ有限元方法,证明了解的存在唯一性和一致收敛性,并且构造了解离散问题的加性Ｓｃｈｗａｒｚ预条件子。     

多关系网络社团发现算法

分析了真实社会网络的特性,建立了节点间多关系网络模型.在此基础上定义了节点间相互作用的影响力等概念,提出了适用于多关系网络的社团发现算法.通过理论验证了相关定义的合理性,并针对多关系网络进行了对比实验.实验结果表明:所提出的多关系网络社团发现算法与其他经典算法相比具有较高的精确度和较低的时间复杂度,具有重要的研究意义及实用价值.     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

汉语普通话双音节句实验研究

该文主要研究双音节句在不同焦点、语气下的表现。目的是为了考察汉语双音节组合的调形模式是否以及如何受到语调影响。实验设计了16组双音节目标句,每组包含宽、前、后3种焦点和陈述、疑问两种语气。实验结果描述出16个双音节组合中前焦和后焦的聚焦模式,其中包括含有上声的组合。实验发现,在聚焦手段中,前后音节的高音点差值在16个组合中都起到了区分焦点的作用,并再次证明汉语语调存在稳定的"二字组基本单元";双音节句的疑问语气信息由高音点的位置决定,疑问与陈述语气的差异突出表现为疑问语气的高音点更高。     

基于机器学习的石油多峰模型研究及应用

油田在实际开发过程中，受新区块投产、开发方案调整和"三采"措施等因素的影响，年产量数据会呈现多峰形态。针对经典的Hubbert、HCZ等模型不能直接拟合多峰数据序列的问题，开展了基于机器学习的油田产量多峰预测模型研究。基于Hubbert模型，对多峰数据序列进行分段最小二乘拟合，在拟合误差函数中引入控制分段个数的罚分项，采用动态规划算法，自动求得最优分段的多峰预测模型，该模型运用在实际的油田产量数据上，预测结果达到预期目的。提出了一种通过自动最优分段的线性回归学习来建立油田产量多峰预测模型的方法，在实际应用中具有建模简单、自适应性强的优点。