模型结构变化点检测算法——GBV 法

变结构模型是适应控制、经济计量学和数理统计等领域的需要,近年来富有吸引力的研究课题之一.所谓“变结构模型”是在不同的数据采样区间上,统计模型的结构不同——模型的函数形式,变量选取和参数、随机变量的统计分布特征不同.目前,在文献上常见的是指在不同的数据采样区间上参数不同的情况,而这种变结构又有二种表现形式:1.参数突变:在某个数据采样序标 t~*,模型的参数呈现阶跃变化.2.参数渐变:从某个数据采样序标 t~*始,模型的参数发生变化,经过 T-t~*的过渡区间至采样序标 T 时,参数才稳定下来.特别称变化前后参数保持相同的情形为参数暂变.模型结构变化点的检测是变结构模型研究中最重要的内容,对于一个给定的样本集,在无任何先验信息的情况下,如何借助数理统计方法来检测出其结构变化点?而在具有一定先验信息时,又如何应用先验信息来提高检验的精确度?这是建立变结构模型的关键.     

一个过渡混沌吸引子的单参数采样数据反馈控制

针对最新提出的一个过渡混沌吸引子,提出了一种单参数采样数据反馈控制器.首先,用给定的频率采样,得到过渡混沌系统的采样输出.然后,用这个采样输出作为控制信号,通过一个反馈子系统将这个过渡混沌系统控制到原点.数值试验表明,这种反馈控制具有简单易于操作的特点.     

基于FPGA的自适应TIADC数据采集

通过对并行时间交替采样(Time-interleaved ADC,TIADC)理论和采样时间失配误差的研究,提出一种带时间补偿的自适应TIADC数据采集方案.方案首先产生具有等相位差的采样时钟,通过自适应电路估计时间失配误差;然后利用Farrow结构的分数延时滤波器对多通道采集数据进行校正,并交叉合并,得到高速TIADC数据;最后通过FPGA实验验证,证明自适应TIADC数据采集不仅可以提高采样率,而且能有效校正时间失配误差,保证数据采集的准确性.     

n维数据统计信息增益的度量及应用

采样数据的增加究竟有多少相应的有效Fisher信息增益,这是测量数据处理、图像数据融合等应用领域中关心的问题.以(共轭)正态分布为基础,利用统计推断理论,导出一定相关性下样本数据的增加与统计信息(Fisher信息)增益之间的关系,并经一维航天测量数据和二维图像超分辨仿真算例验证.     

一类线性时滞系统的采样数据控制

研究了线性时滞系统的采样数据控制问题.基于新的依赖时间的LyapunovKrasovskii泛函,采用广义系统方法与自由权矩阵方法,得到了采样数据控制的指数稳定性分析和状态反馈控制器设计的条件,并表达为线性矩阵不等式形式.通过仿真举例,证明了结论的正确性与可行性.     

基于深度学习模型预测财务造假的上市公司

上市公司财务造假是一种违规行为,对其精确、有依据的预测有一定的研究价值.使用多种统计方法提取特征,并结合经济学意义得到了最终特征集.针对数据的不平衡问题,采用过采样、欠采样以及SMOTE采样等方法进行处理.最后采用3种神经网络模型融合的方法,以AUC值为评价指标来预测财务造假的上市公司.     

基于线性插值方法的ART重建算法研究

在断层成像的实际应用中,CT图像重建常用于重建欠采样及不完全数据的投影.在此,主要从不完全投影进行考虑:用线性插值法对不完全投影数据进行估计补全,再运用ART算法对补全后的投影图像进行重建.仿真实验表明,在投影数据缺失较少时,这种思路是可行的,且得到的重建效果也较好.     

面向不平衡数据集的一种基于聚类的欠采样方法

针对不平衡数据集分类问题,提出了一种基于聚类的欠采样方法.分别取不同的聚类个数,对训练集中的多数类样本进行若干次聚类,然后用聚类中心作为多数类样本,与少数类样本构成若干个新的训练集,之后用这些训练集训练分类器,剔除具有错误分类倾向的分类器,最后对分类结果进行投票.仿真实验对几种欠采样方法进行比较.实验采用16个平衡率不一的数据集进行测试.理论分析与实验结果表明:提出的基于聚类的欠采样方法能有效地改善不平衡数据集的不平衡性.     

基于机器学习模型预测A股市场高送转股票

A股高送转作为我国政策特有的现象,对其精确、有依据的预测有一定的研究价值.本文对A股数据集进行缺失值、异常值、标准化等数据处理,采取特征选择中过滤法、包裹法、嵌入法等方法提取特征,结合经济学意义得到最终特征.数据的不平衡采取过采样、欠采样以及SMOTE采样等方法处理.最后采用基于Stacking算法融合模型,第1层学习器采用5种分类机器学习模型,并进行超参数调整;第2层采用LightGBM模型预测,以F1分数为评价指标,进行对A股市场预测哪些公司可能会实施高送转.     

插值型模糊前向神经网络

为了克服前向神经网络的固有缺陷,提出了基于采样数据建立的含单隐层神经元的模糊前向神经网络.该网络模型利用权值直接确定法得到了最优权值,网络结构可以随采样数据的多少,自主设定隐层神经元,完成了近似插值与精确插值的转换.计算机数值仿真实验表明,模糊前向神经网络具有逼近精度高、网络结构可调和实时性高的优点,并且可以实现预测和去噪.     

More congruences for numerical data of an embedded resolution

To an arbitrary intersection of exceptional varieties of an embedded resolution we associate a finite number of congruences between naturally occurring multiplicities. This theory generalizes previous results concerning just one exceptional variety. Moreover we describe precise equalities which imply the congruences and we give some applications on the poles of Igusa's local zeta function.     

An algorithm for the construction of exceptional modules over tubular canonical algebras

Let Λ be a tubular canonical algebra of quiver type. We describe an algorithm, which for numerical data computes all regular exceptional Λ-modules, or more generally all indecomposable modules in exceptional tubes. The input for the algorithm is a quadruple consisting of the slope, the number of the tube, the quasi-socle and the quasi-length, the output are explicit matrices for the module with the data above.     

EXAMPLES ON EXCEPTIONAL VALUES OF MEROMORPHIC FUNCTIONS

In this paper, by means of the definition of Borel exceptional value method, another exceptional value of meromorphic function which is a T exceptional value is defined by linking the concept of T direction. And we construct a meromorphic function with zero as Borel exceptional value, but not as T exceptional value; and another meromorphic function with zero as T exceptional value, but not as Borel exceptional value.     

Automorphism group of exceptional symmetric domains RV

The exceptional symmetric Siegel domain RV(16) in C16 is defined. The exceptional classical domain (R)v(16)=τ(RV(16)) is computed, where τ is the Bergman mapping of the Siegel domain RV(16). And holomorphical automorphism group Aut (RV(16)) of the exceptional symmetric Siegel domain RV(16) is presented.     

不具有关于锥的例外簇的映射

给出Hilbert空间到其自身不具有关于锥的例外族的映射条件，利用Hilbert空间可表为闭凸锥与负对偶锥的特点研究映射关于锥的例外簇的特性，证明了可通过映射在某紧凸子集上的性态判断其例外簇的存在与否，并讨论单调和沿射线单调映射的不具例外簇问题。     

例外簇与线性互补问题的存在性定理

1．简介给定一n×n阶矩阵M和一n维向量q，由M和q决定的线性互补问题是求得一向量x∈Rn使下式成立：问题（1）简记为LCP（q；M）．［1］对此问题作了详细的介绍，其中一个重要专题是研究（1）的解存在性问题：在何种条件下，LCv（q，wr）有解．山给出了各种存在性定理如：当wr是正定矩阵时，对任一qeR”，LCP（q，M）都有唯一解，这一结果被推广到P一矩阵，当M为（严格）半单调矩阵及q（三）＞0时，LCP（q，M）只有零解；当M为协正定阵时，q限制于某一集合时，LCP（q，M）有解等．所有上述结果都源于线性互补问题的二次等价形式及…     

Matrix exceptional Laguerre polynomials

We give an analog of exceptional polynomials in the matrix-valued setting by considering suitable factorizations of a given second-order differential operator and performing Darboux transformations. Orthogonality and density of the exceptional sequence are discussed in detail. We give an example of matrix-valued exceptional Laguerre polynomials of arbitrary size.     

Application of topological degree theory to semi-definite complementarity problem

The topological degree theory is applied to study the problem of existence of solutions to the semi-definite complementarity problem (SDCP). A notion of an exceptional family of matrices is introduced, and assertions of a non-strict alternative type are obtained. Namely, for a continuous mapping, there exists at least one of the following two items: either a solution to the SDCP, or an exceptional family of matrices. Hence, if there is no exceptional family, then at least one solution exists     

Duality of Implicit Complementarity Problems by Using Inversions and Scalar Derivatives

The notion of infinitesimal exceptional family of elements for an ordered pair of mappings is introduced. By using a special inversion mapping, a duality between the exceptional family of elements for an ordered pair of mappings and the infinitesimal exceptional family of elements for an ordered pair of mappings is presented. By using this duality and the notion of scalar derivatives, existence theorems for implicit complementarity problems in Hilbert spaces are presented.Communicated by F. A. PotraThe second author was supported by the Hungarian Research Grants OTKA T043276 and T043241.