加权核密度估计及其在沪深300股指收益率上的应用

由于金融数据的特殊性,对于其时变概率密度的估计和相应的累计分布函数的估计,可以通过非参数运用加权的核密度估计来捕捉每个时刻金融收益率的密度变化情况,这种方法中的重要参数,如带宽,可以通过最大似然函数和交叉检验进行估计.诊断检验可以通过向前一步预测的累计分布函数进行验证.对于这种追踪时变密度变化的方法,适用那些密度变化相对缓慢的数据上,并且该方法可以结合滤波进行递推估计.本文最后将此方法运用在沪深300股指.     

基于核密度估计的泥土物证分类方法

利用核密度估计建立了泥土物证元素数据分布不符合正态分布时,估计样本总体概率密度函数的方法,为城市样本间基于似然比检验的分类与比对建立基础。在估计过程中采用积分均方误差衡量窗宽优劣,以积分均方误差最小化准则求得核密度估计的最优窗宽。利用判别分析与似然比检验为特定地域泥土物证的分类提供了可靠的分类分析方法。     

基于核密度估计尺度空间的目标跟踪算法

为能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化,提出了一种新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述。与基于直方图的算法比较并结合大量真实序列图像上的实验验证表明,该算法更好地描述了目标颜色特征,提高了跟踪算法的精度。     

基于核密度估计的MAPSK调制信号识别

针对多进制幅相键控(MAPSK)调制信号中核密度估计的误差大,识别效率相对较低等问题,提出了一种基于核密度估计的MAPSK调制识别算法。分析对比主要模块调制码率恢复、基于核密度估计的幅度特征提取和基于K-L散度的分类识别器等算法。在调制模式QPSK、16-APSK、32-APSK和64-APSK条件下进行仿真,实验表明:调制阶数越高其识别效率越高,反之QPSK的识别效率最低。与其他算法相比,本算法计算复杂度低;定时误差不敏感,算法鲁棒性好。     

基于深度多模态与核密度估计的法律文书推荐模型

智慧司法是智慧城市建设中不可或缺的一部分,智慧司法中法律文书推荐体系的建设完善可以有效解决裁判尺度不统一,类案不同判和量刑不规范等问题.针对现阶段法律文书推荐体系不完善,存在对算力要求高、推荐准确率低和不能满足用户对诉讼请求服务的即时性需求问题,以及为了建立智慧司法中法律纠纷快速响应机制,文中提出了基于深度多模态与核密...     

核实数据下的递归核密度估计

基于替代与核实数据样本下的总体密度函数估计问题,  定义一个递归型核密度的估计量, 它包含替代数据和核实数据两种信息, 并证明了该估计量的渐近正态性. 模拟结果表明: 给定样本总数N的情况下, 模拟效果随核实数据样本容量n的增加而渐好; 当固定核实数据样本容量n时, 顶部随样本总量N的增加模拟效果渐好, 尾部变差; 如果同时增大N和n, 模拟结果更趋近于f(x), 并且也更平滑.     

非参数核密度估计的Lr收敛

核密度估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法．有关它独立情况下的大样本性质,在文献[1]中已详细介绍,本文在改进Parzen给出的一个基本引理的基础上得出非参数核密度估计的L^τ收敛．     

非参数核密度估计的L~r收敛

核密度估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法.有关它独立情况下的大样本性质,在文献[1]中已详细介绍,本文在改进Parzen给出的一个基本引理的基础上得出非参数核密度估计的Lr收敛.     

方向数据的核密度估计

文「１」提出了一种新的密度估计,并在ｉ．ｉ．ｄ的情形下得到了该估计的强相合性,本文在ρ－混合及φ－混合情形下也得到了该估计的强相合性。     

基于光流场核密度估计的动态目标分割

在经典的核心密度估计模型中,基于像素亮度的估计能够将同一目标更好地连通显示,具有集中的像素分布规律.利用这一规律,可将经典核密度模型的计算维度扩展到二维,用其分割像素对应的光流场,并称该方法为基于光流场核密度估计的动态目标分割模型.实验证明,该方法能够从运动背景中很好地检测出较完整的运动目标.     

基于测地线距离的核密度判别法

利用Isomap降维方法计算可以反映流形几何结构的测地线距离,用测地线距离代替欧氏距离,结合核密度估计,提出基于测地线距离的核密度判别法.模拟数据和真实数据测试结果显示,该方法判别效果良好.     

VaR-GARCH模型在我国股指期货风险管理中的应用

国内外预测股指期货合约的市场风险基本以VaR风险评估为主流,计算VaR的核心与关键是估计波动性参数.由于金融资产价格涨跌率时间序列具有波动聚集效应、厚尾效应及时变方差效应,故采用对波动性估计具有精度、准确度和可信度较高的GARCH模型.基于这一点,构建了VaR-GARCH模型,并以恒生股指期货指数做了实证分析,结果表明VaR-GARCH模型可以很好地控制和预测香港恒生指数的股指期货风险.     

一种基于能量和密度的低功耗自适应集簇分层协议的优化

根据经典的低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议,提出了一种新型的簇首节点选择机制,通过加权思想综合考虑了节点的剩余能量和密度参数来优化簇首节点的选择,权衡簇首节点负载均衡和网络生存时间之间的关系,以得到较为理想的加权因子.仿真结果表明:在仿真区域面积为100 m×100 m、节点数目为100的条件下,相比于LEACH算法,该算法将第一个节点的死亡时间延长了19.6%,并且500轮后,网络中的剩余节点数是LEACH算法的5倍多,改善了节点能耗,有效提高了整个网络的生命周期.     

基于kalman滤波的改进钟差模型辅助RAIM算法

为了提高完好性监视结果的可信度,现采用Kalman滤波建立新的接收机钟差预测模型.利用该模型的钟差预测值辅助进行自主完好性监测(RAIM).利用GPS实测数据进行分析验证,结果表明这种新模型辅助相对于原模型辅助,改善了卫星的几何分布和钟差预测的精度,提高了RAIM的可用性,降低了能检测到的最小故障偏差.     

基于密度可达的聚类隐私保护模型

针对面向聚类的数据隐私发布问题,基于密度可达邻域的概念,提出一种面向聚类的隐私保护模型PPC(r,ε,h).该模型通过要求隐藏后所有数据记录在ε内密度可达(r相关)的近邻数不小于h,以避免可能出现的近邻攻击.进一步提出密度可达安全邻域概念,对不满足模型要求的邻域,采用平移近邻的数据隐藏方法进行处理,保证发布后数据集满足模型约束.并利用邻域价值和邻域相似性的概念,对平移过程进行优化.理论分析和实验结果表明,基于PPC(r,ε,h)隐私模型设计的数据隐藏方法,能有效维持原数据集中数据点在各聚簇中的分布,且兼顾了发布后数据的聚类可用性和数据安全性.     

单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究

以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助VaR风险价值法。运用广义自回归条件异方羞（GARCH）模型,建立了VaR—GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题．该模型的特点为借助GARCH方法预测条件异方差,充分体现了期货合约价格的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,使VaR估计更加精准;对VaR的置信区间进行x^2检验,从实证的角度得到合理精准的VaR值;可以依据本模型确定期货保证金的数量,为交易所制定更合理的单个期货合约保证金收取水平提供依据．     

基于代理模型的汽车乘员约束系统性能优化

针对汽车碰撞乘员约束系统优化设计中多参数和非线性问题,提出了基于径向基函数代理模型的优化设计方法,通过LS-DYNA分析软件建立正面碰撞乘员约束系统的仿真模型并对其进行验证.基于该模型选取对响应影响较大的设计变量作为优化变量,在LS-OPT中选择径向基函数构建代理模型,采用空间填充试验方法进行试验设计,运用自适应模拟退火算法进行优化求解.优化结果表明:人体综合损伤WIC值相比初始设计值降低了28.2%,实现了对设计目标的优化.     

基于车身变形的Ishikawa回弹模型改进研究

为克服弹性恢复系数人为选取对Ishikawa回弹模型再现事故的影响,考虑车辆变形这一重要参数,在Ishikawa回弹模型的基础上,增加能量守恒公式,建立新的碰撞动力学模型并再现一起实际事故,通过pc-crash进行验证表明:所建模型能很好地再现交通事故,且该模型不易受弹性恢复系数选取的影响,对弹性恢复系数的选取有指导意义。     

基于高斯混合密度模型的医学图像聚类方法

研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算法得到混合模型的初始参数;用期望最大(EM)算法多次迭代建立腹部图像数据的混合密度模型;运用贝叶斯准则,将腹部图像所有像素值划分到混合模型中相应的模型分支,得到每个器官像素值划分的正确率与误判率.试验结果表明,新算法分类的平均正确率高于85%、误判率低于10%,优于K均值算法.     

一种基于关键因素划分的CMM软件过程改进模型研究

针对软件能力成熟度模型(CMM)在软件企业过程改进中存在的具体问题,结合国内软件企业的实际情况,从关键因素、模型结构、评价方法这3个方面对CMM进行合理简化和改进,在此基础上提出一种基于因素划分的CMM.该模型将CMM关键过程域分成关键部分和非关键部分,关键部分合理地继承了原有的关键过程域,非关键部分引入专家评审机制辅助关键部分起作用,从而构建一种半结构化的软件过程能力评价方法,以适应我国软件企业过程能力改进的具体情况.