基于熵算法的股票指数高频数据复杂度测算与评价

在日内高频环境下检验基于兼容法的柯尔莫哥洛夫熵、样本熵和模糊熵等复杂度测算方法对我国沪深300股票指数的测算效率,并运用筛选后的有效算法分阶段研究和比较了序列复杂度的变化过程与变化幅度.结果表明,模糊熵算法是一种更适用于我国沪深300股票指数的有效复杂度测算方法,其对相似容忍度的敏感性更低,测度值连续性更好.随时间推移,我国沪深300股票指数复杂度整体呈上升趋势,而相较于发达市场甚至周边新兴市场其复杂度偏低.     

固相萃取-定量核磁共振波谱法测定板蓝根饮片中的表告依春

建立了固相萃取(SPE)-定量核磁共振波谱(qNMR)技术测定板蓝根饮片中有效成分表告依春含量的方法.样品用水超声提取两次,采用SPE对提取液进行富集浓缩,用qNMR测定表告依春的含量.考察了样品预处理和qNMR实验条件对测定结果的影响,选择氘代二甲基亚砜为溶剂,用基准试剂邻苯二甲酸氢钾标定的2,3,5-三碘苯甲酸为内标,选择脉冲宽度P1=14.1 μs,延迟时间d1=5 s,扫描次数NS=256为qNMR定量测定表告依春的最佳实验条件.表告依春的定量峰为δ 5.365~5.399 (H-7b, d,1H).结果表明,日内测量精密度(RSD)为0.5%,日间精密度为0.8%,表告依春与三碘苯甲酸峰面积比与质量比的零截距标准曲线线性相关系数为0.9991,且斜率与理论值相符.根据响应值标准偏差和标准曲线斜率法确定此法测定表告依春的检测限(LOD)为0.05 mg/g;定量限(LOQ, S/N ≥ 150)为0.19 mg/g.包括样品提取过程的表告依春的回收率为97.4%~101.7%.采用本方法测定板蓝根饮片中的表告依春的含量为<0.19~1.26 mg/g.研究结果表明,采用SPE进行富集,扩大了qNMR的应用范围,可用于低含量复杂样品的定量分析.     

带有层级结构的复杂网络级联失效模型

针对现实世界的网络中普遍存在的层级结构建立一个级联失效模型, 该模型可用于优化金融、物流网络设计. 选择的层级网络模型具有树形骨架和异质的隐含连接, 并且骨架中每层节点拥有的分枝数服从正态分布. 级联失效模型中对底层节点的打击在不完全信息条件下进行, 也即假设打击者无法观察到隐含连接. 失效节点的负载重分配考虑了层级异质性, 它可以选择倾向于向同级或高层级完好节点分配额外负载. 仿真实验表明, 层级网络的拓扑结构随连接参数变化逐渐从小世界网络过渡到随机网络. 网络级联失效规模随隐含连接比例呈现出先增加后降低的规律. 负载重分配越倾向于高层级节点, 网络的抗毁损性越高. 同时, 由于连接参数会改变隐含连接在不同层级之间的分布, 进而对网络的抗毁损性产生显著影响, 为了提高网络抗毁损能力, 设计网络、制定管理控制策略时应合理设定连接参数. 关键词： 复杂网络 级联失效 层级结构     

影响摄像机标定精度的因素分析

摄像机标定是三维重建必不可少的步骤,摄像机标定结果的好坏直接决定着三维重建结果以及其他计算机视觉应用效果的好坏。研究了影响摄像机标定精度的一些因素,并给出了在这些因素影响下,摄像机焦距、主点位置、倾斜因子、径向畸变等参数的误差分布曲线。通过这些曲线可见增加特征点和标定图片数量,减小特征点提取误差,将有助于减小标定误差。研究表明,特征点数量控制在90点以上,标定图片数量在4～10之间,可以有效减少标定误差。对摄像机标定过程中合理选择标定图片数量,确定特征点数量和提取算法提供了参考依据。