多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。     

Hilbert空间中函数和的次微分规则及应用

 给出了Hilbert空间中非光滑函数和次微分的“局部”和规则,讨论了这个和规则的应用.利用“局部和规则”,讨论并得到了一类较广的复合优化问题的最优必要条件.     

我国证券市场行业收益三因素模型的实证研究

Fama-French三因素模型比资本资产定价模型更好地描述了股票收益率横截面数据的变动,采用最新的股票数据(2000.01～2003.12)并运用Fama-French的三因素模型对每个行业的平均回报率进行了检验。论证了行业收益的三因素模型在我国证券市场上是成立的,同时检验了我国证券市场上每个行业是否有“月度效应”现象。实证结果为风险预算过程中的战略风险预算和风险控制提供了可靠依据,同时为投资组合选择、预测、决策及其业绩评价提供了一定的依据。     

多约束投资组合优化问题的实证研究

为克服经典MV模型假设条件过于苛刻,而已有相关文献在对其进行修正时仅考虑部分投资约束等不足,文章通过考虑现实经济活动中存在的各类投资限制条件,建立了带有多种投资约束的广义MV模型.在说明了如何有效求解所得投资组合问题之后,基于中国证券市场的交易数据对新模型进行了实证研究.结果表明所给模型不仅是合理、有效的,而且可较好地指导投资者选择最优而稳健的投资方案.     

一种区间值聚类的数据挖掘方法

提出了一种区间值聚类的数据挖掘方法。该方法首先将数据库中的数据按照属性进行聚类,将它们划分为若干区间,对于同一区间中的数据赋予相同的编号,以此处理直至数据库的最后一个属性。在完成这种转换后即可使用关联规则的挖掘方法。该方法与传统的数据挖掘方法相比更加符合实际。大量的仿真数据集和真实数据集的实验结果表明该算法是有效的。     

多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。     

Dempster-Shafer合成法则悖论的一种消除方法

首先介绍了证据理论及其有关概念和 Dempster-Shafer 合成法则,针对 Dempster-Shafer 合成法则有时可能会产生悖论这一情况,分析了证据理论合成公式悖论产生的原因,并在此基础上提出了一种消除 Dempster-Shafer 证据理论合成悖论的方法;最后用几个实例证明这种方法是有效可靠的.     

基于尖峰神经元的条件反射模型及其认知行为的研究

一种具有经典条件反射行为的认知模型（CMSPK），该模型以尖锋神经元为基本元素，互联形成具有反射弧结构的神经网络，能充分表现经典条件反射对时间的依赖性。基于有衰减项的Hebb规则设计了反映“刺激-响应-强化”特征的强化学习算法，使CMSPK具有经典条件反射行为和认知行为。应用CMSPK模型成功地模拟了习得、刺激间隔效应、遗忘、阻止和二阶条件反射等现象。     

CVaR风险度量下的安全第一标准

通过优化方法给出了在均值 CVaR有效前沿上,满足给定的三种安全第一标准的最优证券组合、最优证券组合的期望收益及其CVaR风险值的求解方法和相关结果.三种安全第一标准的经济意义分别如下使证券组合的回报率低于给定的生存水平的概率达到最小;在证券组合的回报率低于生存水平的概率不超过指定值的条件下,使它的生存水平达到最大;在证券组合的回报率低于给定生存水平的概率不超过指定值的条件下,使它的回报率的期望值达到最大.这些结果可为金融机构和投资者正确决策提供理论依据.     

相律中的组分数研究

封闭体系在状态变化过程中,若化学反应不变,额外制约条件也不变,则组分数就不变;封闭体系在状态变化过程中,若化学反应或额外制约条件发生变化,则组分数就有可能发生变化.在特殊条件下组分数可以是零.组分数无明确的物理意义.