竞技健美操评分规则变化与实践互动的研究

竞技健美操规则变化的互动作用为其该项目的发展不断带来新的活力,这不仅仅反应在该项目的动作形式和内容上的变化,同时也反应了人们对该项目在发展理念上的新思维和认识程度的加深,这是当今竞技健美操得以快速发展的源动力.通过文献资料、数量统计、对比分析等方法对竞技健美操实践与评分规则变化机制从变化、思考、特色等方面进行了探析,以此为发展竞技健美操实践和完善评分规则提供参考.     

基于知识的关系聚类用于对象化事务处理

针对ＤＳＳ和ＭＩＳ中一类涉及多个关系表的过程性事务处理问题,利用人工智能的框架知识表达范式表达类知识,在此基础上进行关系表的聚类并按产生式规则进行事务处理,在一定程度上较好解决了问题的求解．同时给出了求解的实例．     

机会约束下的投资组合问题

不同的投资者会有不同的期望收益率与置信水平，因此就会采取不同的投资策略，在证券收益率服从正态分布的前提下，提出了在允许卖空时的一类机会约束下的投资组合问题，它是以期望收益与置信水平为导向的，建立了其数学模型，讨论了最优解的存在性与唯一性，得到了最优解的解析表达式，并利用Matlab语言给出了求解有效边界曲线，可行集，机会约束问题的最优解，最优解的均值以及标准差的程序，最后举例予以了说明。     

作业时间随机性及其影响分析

研究作业计划的随机性特征和工序时间波动对调度规则的影响。通过分析和研究不同作业间的工序时间分布关系 ,建立了基于时间参数的调度规则在两项任务间的工序时间随机分布存在重叠情况下的失效率的计算模型。在此基础上 ,采用概率分析法 ,进一步分析和建立了多项任务工序时间分布有重叠的调度规则失效率计算模型。采用该计算模型 ,分析了不同任务间的工序时间期望值相对差和工序时间波动幅度对调度规则失效率的影响     

一种产品可靠性综合评估模型的数值分析方法

小样本产品在研制结束进行可靠性评估时 ,由于样本量少 ,使评估的可信度低 ,风险大。为解决这一难题 ,构造了变环境变母体的可靠性综合评估模型。拟合方法、寻优方法和优化准则是为解出模型中的环境折合系数而涉及的几个问题。通过对各种方法计算结果的对比分析 ,最终确定的计算方法是采用过末点拟合直线、穷举搜索法进行寻优 ,优化准则是使各拟合直线的相关系数的方差最小。     

城镇等级体系的Beckmann模型与三参数Zipf定律的数理关系——Beckmann城镇等级 - 规模模型的分形与分维

从基于中心地体系的Beckmann城镇等级－－规模模型Pm=RKSm-1/(1-K)^m出发，通过序列的对称性分析，导出三参数Zipt模型P（N）＝C（N－α）^-dz，证明了参数dz的分维性质（dz=1/D)，以及Beckmann模型与Davis二倍数规律的等价性，进而借助基于Beckmann模型的城镇化水平公式Z＝KS／（K＋S－1）的单调增减性规律论证，中心地的“等级阶梯”必将向Zipt式位序0－规模分布自然演化。     

On mathematical arbitrariness of some papers on the potential homologous linear rule investigation

The history of homologous linear rule investigation is reviewed simply. The author puts forward a problem worth paying attention to in the recent potential homologous linear rule investigation, especially some mistakes made in these investigations on mathematical foundations. The author also exposes the mathematical arbitrariness of some papers on their potential homologous linear rule investigation.     

最优性准则法及其在交叉梁系中的应用

给出了一种关于非凸规划问题的求解法－最优性准则法。该方法用于求解交叉梁系结构，具有收敛速度快、理论性强、适用普遍。     

李莎如图形轨迹变化的规律

用几何画板描绘了各种情形下的李莎如图形,归纳总结出李莎如图形的轨迹形状不仅与两振动的圆频率比及初相差有关,还与初相φ1 和φ2 有关,并得到轨迹变化的规律.     

Forecasting value‐at‐risk with a parsimonious portfolio spillover GARCH (PS‐GARCH) model

Accurate modelling of volatility (or risk) is important in finance, particularly as it relates to the modelling and forecasting of value‐at‐risk (VaR) thresholds. As financial applications typically deal with a portfolio of assets and risk, there are several multivariate GARCH models which specify the risk of one asset as depending on its own past as well as the past behaviour of other assets. Multivariate effects, whereby the risk of a given asset depends on the previous risk of any other asset, are termed spillover effects. In this paper we analyse the importance of considering spillover effects when forecasting financial volatility. The forecasting performance of the VARMA‐GARCH model of Ling and McAleer (2003), which includes spillover effects from all assets, the CCC model of Bollerslev (1990), which includes no spillovers, and a new Portfolio Spillover GARCH (PS‐GARCH) model, which accommodates aggregate spillovers parsimoniously and hence avoids the so‐called curse of dimensionality, are compared using a VaR example for a portfolio containing four international stock market indices. The empirical results suggest that spillover effects are statistically significant. However, the VaR threshold forecasts are generally found to be insensitive to the inclusion of spillover effects in any of the multivariate models considered. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.