随机利率下的风险模型

考虑随机利率情形下关于风险损失(或赔款)的随机风险模型.当随机利率取一般的独立增量过程时,得到了总索赔额精算现值的各阶矩.特别地,当独立增量过程为Wiener过程,损失分布为Pareto分布的情形下,给出了总索赔额精算现值各阶矩的具体表达式.     

"老人"历史债务的双随机模型

为社会养老保险制度转轨过程中的“老人”历史债务建立了双随机模型，得到了“老人”历史债务的前二阶段，并对息力累积函数以Wiener过程和Ornstein-Uhlenbeck过程建模得到了的具体表达式。最后做了一个实例，以浙江省某市的实际数据，估算了该市的“老人”历史债务额。     

Wiener过程局部时的(H一R)增量有多小

许多作者讨论了Wiener过程及其局部时的增量问题,Hanson和Russo在[4]中提出了一类新的Wiener过程增量(本文称之为H-R增量),笔者在[5]中把H-R增量引到了Wiener过程的局部时上,讨论了H-R增量有多大的一类问题,本文继续讨论了Wiener过程局部时的H-R增量,回答了Wiener过程局部时的HR增量有多小的问题,得到了与Wiener过程H-R增量有多小相应的结果.     

随机环境中的分支过程的模型及存在性

引进随机环境中的分枝过程（连续时间参数）的模型，证明了此类过程的存在性，并证明它的一些性质，例如，随机生成母函数的性质，讨论了随机转移函数的时齐性．给出了随机半转移函数为时齐的随机半转移函数的充分必要条件，给出了随机生成母函数的迭代公式．     

基于随机权重粒子群优化极限学习机的土壤湿度预测

土壤湿度的预测对农业生产和科学研究都有着重要的意义.针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影响的问题,本文将随机权重的粒子群优化算法(RandWPSO)应用于ELM回归模型中,提出了一种基于随机惯性权重的粒子群优化极限学习机的土壤湿度预测方法.该方法是利用传感器测出的土壤温度和光照强度数据进行数据预处理,构...     

基于随机强度的公司债券估值模型与仿真分析

公司债券是一种风险型债券,本文首先对风险型公司债券的价值进行了分析,将违约看作具有不确定性的随机强度过程,建立了基于随机强度的公司债券估值模型,并在考虑市场风险与违约风险相关性的条件下对模型进行求解,最后应用蒙特卡罗模拟对模型进行仿真,给出仿真结果。     

分支随机Q过程的惟一性

引进了分支随机Q矩阵、分支随机Q过程和随机生成母函数的概念．研究了分支随机转移矩阵与随机生成母函数的关系．本文的主要结果是：在某些合理的条件下，证明了分支随机Q矩阵的随机Q过程的惟一性．     

地价评估的随机模型

研究地块上建筑物的维修投资计划与地块价格的评估问题。首先我们假设建筑物质量变化的动态模型为It(?)型随机微分方程。然后应用随机最优控制的方法,在定常贴现率的情形下,对一般的质量效果函数导出了地块上的建筑物在维修周期内,使房主所得的平均利润达到最大的最优维修投资计划。最后作为特例,当质量效果函数为βm~(1/2)时,在定常的情况下得到了计算最优维修周期、维修投资计划及地块价格的一些十分简单的公式。无疑这对确定星级宾馆,高级体育场馆与国家重点文物等高级建筑物的维修投资及国内房产交易的科学化有着一定的意义。     

利用三次剩余构造的基于身份门限环高效签名方案

提出了一个高效的利用三次剩余构造的基于身份门限环签名方案.在大整数分解困难问题假设前提下,证明了所提出的方案在随机预言模型下是适应性选择身份和消息攻击下不可伪造的.     

N指标d维广义Wiener过程的图集和水平集的Hausdorff和Packing维数

研究了张润楚引进的Ｎ指标ｄ维广义Ｗｉｅｎｅｒ过程的样本轨道的分形性质，得到了图集和水平集的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数及Ｐａｃｋｉｎｇ维数．此结果包含并推广了ＢｒｏｗｎＳｈｅｅｔ的结果．     

遗传参数的极大似然估计

将Luo和Woolliams模型中的混合正态分布推广到混合对数正态分布.先用矩量法得到各参数的估计值,再将此估计值作为EM(Expectation Maximization)算法迭代的初值进行迭代,将矩量估计和极大似然估计结合起来,提高了EM算法的收敛速度并使修改后的模型更符合生物学事实.     

Power Lindley-Logarithmic分布及其参数估计

将Power Lindley分布和Logarithmic分布“混合”得到一个危险率形式多样的新型寿命分布Power Lindley-Logarithmic（PPL）分布,研究了该分布的矩、分位数、危险率函数、顺序统计量的极限分布和参数的极大似然估计（maximum likelihood estimation,MLE),验证了极大似然估计的相合性和渐近正态性,应用EM(expectation-maximization)算法求参数的极大似然估计,并进行了Monte Carlo模拟.模拟实验表明,EM算法得到的参数的极大似然估计很好地反映了参数的真值,且PPL分布参数的极大似然估计具有良好的渐近正态性.     

基于时空优化长短期记忆网络与烟花算法的AQI预测

针对传统深度学习模型在预测空气质量指数（air quality index,AQI）时,难以从时间角度建模、网络超参数选取困难等问题,提出一种基于长短期记忆（long short-term memory, LSTM）网络和烟花算法（fireworks algorithm, FWA）的AQI预测模型LSTM-FWA。首先,以武汉市历史空气质量和气象监测数据为研究对象,利用LSTM网络中隐含层节点之间相互连接的结构特点,对空气质量的时间变化特征进行建模;接下来,考虑到种群多样性和并发性,将烟花算法应用到超参数组合优化问题中;最后,对模型输入分别进行时间、空间、时空角度的优化,实验结果表明基于时空优化的LSTM-FWA模型预测性能提升最为明显。将LSTM-FWA与其他预测模型进行比较,并全面分析不同模型在各种优化策略下的性能。实验结果显示,本文提出的时空优化LSTM-FWA模型对于AQI预测具有最优的性能。     

基于分级的MRF视频运动检测算法及其实现

在阐述马尔可夫随机场（MRF）视频运动检测算法理论的基础上，采用分级的方法，形成图像序列的时空多分辨率结构，大大优化了单一分辨率MRF算法 的初始化过程，并通过软件进行了实现，有效改进了单一分辨率算法检测的结果。该算法应用于数字视频监控系统，可明显提高检测精度，具有较好的应用前景。     

AES的轻量优化及其在射频识别标签中的应用

由于射频识别标签本身具有资源受限的特点,因此它只能采用轻量级的加密算法.AES(advancedencryption standard)是当今世界著名的加密标准算法,它具有安全、适应领域宽、实现方便等特点.为了能够把AES用于射频识别标签系统,必须对其进行轻量化处理.本文在对AES加密过程分析的基础上进行了优化设计,采用模块复合结构提高利用率.经仿真实验证明,本文提出的方案符合射频识别标签系统集成电路面积小和低功耗的要求,同等条件下加密速度较快,且如标签同时实现加解密功能,芯片面积及响应时间等综合指标将达到最优化.这一方案同样适用于传感器网络以及其他资源受限环境中.     

无证书代理重签密方案

结合无证书密码体制和签密思想提出了一个无证书代理重签密方案,在方案中,使用一个半可信代理人实现了一个签密到另一个签密的透明转换.与其他相似方案相比,实现了签密的完全转换.一般情况下,在Alice的私钥和Bob的公钥下完成的签密经转换后只能用Alice的身份信息和Daddy的私钥解签密;在本文提出的方案中,由Alice的私钥和Bob的公钥完成的签密经转换后可以用Charlie的身份信息和Daddy的私钥解签密,且签密的验证不需要明文信息的直接参与.基于间隙双线性Diffie-Hellman问题,在随机预言机模型下,证明了可以抵抗无证书代理重签密中的第一类攻击.     

一类非线性随机方程的解的存在性

本文利用可测选择理论,得到一类涉及多值单调映射的非线性随机方程的解。     

一种可证明安全的代理聚合签名方案

通过对现有的代理聚合签名方案的分析,发现KGC(key generation conter)分发密钥均基于一个假设的安全信道,在实际应用中会有安全漏洞：假设KGC在分发密钥的过程中泄漏了私钥,则敌手可成功伪造任何消息的合法签名.本文提出了一种基于双线性对的可证明安全的代理聚合签名方案,在该方案中, 签名方案的公钥由KGC和用户共同产生,这样即使敌手在通信中获取KGC分发的私钥也不可伪造签名.在随机预言机模型下,证明了即使在对手最大限度获得相关权限的情况下,也可归约为解决CDH(Compute Diffie-Hellman)难题,并对签名方案进行了效率分析.从分析结果可以看出我们设计的方案更加安全和高效.     

基因芯片数据标准化局部加权回归法权函数探究

局部加权回归方法(Lowess方法)作为一种较常见的基因芯片数据标准化方法涉及到众多的参数和权函数.对于权函数的选择一直以来都是采用三次权函数.因此本文从误差为重尾型的t分布出发,模拟不同自由度的基因芯片数据,然后选择不同的权函数对这些数据进行Lowess方法标准化,并利用残差平方和、标准化后的M和A值的相关系数及MA图作为评判标准,最终得到相关指标量与权函数的变化关系.