半参数ACD模型及其在中国股票市场中的应用研究

本文提出了半参数ACD模型并基于模拟样本与调整后的中国股票市场的价格时间间隔样本对模型进行实证分析.半参数ACD模型对条件期望的函数形式与随机误差项的分布形式要求都没有参数ACD模型强,因此不会像参数ACD模型那样因模型形式设定错误而得出错误结论.这一点在我们的实证分析中可以得到证实.与非参数ACD模型相比,半参数ACD模型能够估计出参数,这增加了模型的解释能力.半参数ACD模型估计出来的各个可加部分图形的形状对于正确设定参数ACD模型具有一定的指导作用.     

磺化紫草色素对羊毛织物染色性能的优化研究

本文研究了从紫草中提取紫草色素、磺化紫草染色工艺的优化以及环境友好媒染剂对染色性能的影响结果表明,在乙醇和正己烷提取紫草色素的基础上,通过磺化处理获得二种染料A和染料B.通过二次通用旋转组合设计,得出羊毛织物的优化染色工艺:染料A:pH 3.8,87℃以及53 min;染料B:pH4.3,94℃和60 min.在相同的染色条件下,染料A的比染料B的染色深度高.采用Al3+、Mg2+、Fe2+、Fe3+等媒染剂进行后媒处理,证明媒染剂对染料B的效果更明显.另外,对于染料A和染料B染色羊毛织物,Fe3+对K/S值以及彩度具有更明显的作用.     

基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型

为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测,力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级,通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502～830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱(LICF)作为研究对象,利用Savitzky-Golay平滑法(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱信息进行预处理,通过主成分分析(PCA)方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量,根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本,以稻瘟病害等级为预测指标,利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析(DA)、多类逻辑回归分析(MLRA)和多层感知器(MLP)建立稻瘟病的预测模型,利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验,完成对PCA-DA、PCA-MLRA和PCA-MLP的对比寻优。结果表明,PCA-DA,PCA-MLRA和PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测,但PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7%,相比PCA-DA和PCA-MLRA模型,在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。     

投资者情绪对基金羊群效应的影响研究

大量研究表明我国证券投资基金存在羊群效应,然而却很少对影响基金羊群效应的因素展开进一步的实证研究。基于此,本文利用主成分分析法测量投资者情绪,利用前十大流通股东中证券投资基金的家数来测量基金羊群效应的程度,研究投资者情绪指标是否对基金羊群效应产生影响。研究结果表明,投资者情绪是证券投资基金形成羊群效应的重要因素之一,基金经理在观察到上一期投资者悲观情绪(乐观情绪)时会做出负反馈策略。     

ICRH带状双天线的间距对等离子体耦合特性的影响

采用能量一次吸收假设、等离子体平板模型和三维天线模型数值模拟离子回旋共振加热时带状双天线与等离子体的耦合过程,得到天线的辐射功率、等离子体的吸收功率密度分布随天线间距变化的关系.通过对比分析,得出结论:在一定实验条件下,当带状双天线同相馈电时,天线间距越小,离子回旋共振加热效果越好.     

光纤陀螺随机漂移建模与分析

光纤陀螺精度是惯导系统精度高低与否的关键因素,而减小陀螺随机漂移是提高其精度的重要手段.对陀螺输出数据中的随机漂移建立模型,在此基础上对陀螺数据进行滤波,可以有效提高光纤陀螺的输出精度,从而提高惯导系统的精度.本文通过大量实验建立了光纤陀螺随机漂移的ARMA模型,通过有效滤波对随机漂移进行滤除,并且对滤波结果进行Allan方差分析.分析结果表明,光纤陀螺输出信号中存在的主要误差源以及正弦噪声较滤波前明显减小到50％,有效地抑制了高频噪声,验证了光纤陀螺随机漂移建立模型的正确性.本文还设计了可视化软件,具有较高的工程意义.     

多模光力系统中的非传统声子阻塞

本文提出在多模光力系统中实现声子阻塞.多模光力系统由一个机械模和两个光学模组成.研究发现,当光学模与机械模同时受到外加驱动场作用时,即使在弱光力耦合条件下也可以实现声子阻塞效应,即非传统声子阻塞效应;给出了非传统声子阻塞效应出现的最佳条件.另外,发现通过调节外加驱动场间强度的比值和相位差可以控制声子的统计性质,这为实现可控的单声子源提供了一个有效方法.最后,讨论了热声子对非传统声子阻塞的不利影响,发现适当提高驱动场强度有利于观测非传统声子阻塞效应.     

北极水声学研究的新进展和新动向

北极水声学作为水声学研究的一部分,起步要比达·芬奇所描述的声呐雏形晚很多年。第二次世界大战后北极水声学的研究开始受到发达国家(主要是美国)的重视。它的发展和研究重点带有明显的冷战烙印。冷战结束之后,随着北极持续变暖的趋势,北极及其毗邻海域的海洋水声环境受到特别的重视。环北极的8个国家组成排他性的北极理事会。我国政府于2018年1月26日发表北极政策白皮书,声明中国是近北极国家,是北极地区利益攸关方。本文介绍北极水声学研究的新进展,包括我国有关涉海单位近年来所做的科考和学术研究。指出,北极水声学的研究不局限于把传统水声学中的研究内容(如环境噪声、混响、传播等等)并行地在北极环境条件下加以重复探讨,而是要根据北极海洋环境的实际情况,进行有关领域的新研究。其中不乏传统浅海、深海水声学研究中所不具有的特色,如冰-水界面、冰下的半声道效应、冰盖下水下无人载器(UUV)的通信、定位及声呐对冰下环境的适应性研究等课题。      

典型北极冰下声信道多途结构分析及实验研究

针对北极海域典型声场环境,提出了基于OASES-Bellhop耦合模型的冰下声信道多途结构快速分析方法。模型将海冰等效为具有粗糙界面的弹性分层介质,利用微扰法与Kirchhoff近似,估计海冰界面不均匀造成的散射损失,结合射线传播理论对典型北极冰下声信道多途结构进行分析与预报。数值仿真与实验结果表明,在6 km距离处,典型北极冰下声信道由于海冰与海底反射分别形成多途结构,海冰多次反射路径叠加形成的多途结构较为稳定,时延扩展在14 ms范围内,海底反射路径强度相对较弱。OASES-Bellhop模型对冰下声信道多途结构幅度和时延预测误差较小,能够较好的解释及预报实验观测到的多途结构环境特性。      

基于双潜变量技术的SPA算法应用于NIR波长筛选

利用近红外(NIR)光谱技术定量检测鱼粉的灰分含量,提出基于双潜变量技术的改进连续投影算法(DLV-SPA),针对光谱矩阵和目标成分进行双潜变量提取,结合连续投影完成特征变量筛选,为NIR定量分析提供有效的信息波长,实现降维定标,以达到提高预测精度的目的。结果表明,DLV-SPA方法应用于鱼粉品质的NIR定量检测,能够快速有效地完成信息波长筛选。该方法为动物养殖业提供了一种有潜力的品质检测技术,具有一定的应用价值。