伪辛空间的生成及其表现形式

通过对辛空间的深入分析和研究,从空间中的度量与向量的迷向性问题入手并展开较为详细的讨论,定义"伪辛"的概念,阐述"辛"概念的演变、扩充与伪辛空间生成的事实,进而揭示伪辛空间的本质属性及其与辛空间的内在联系与区别.论述过程同时给出了伪辛空间关于辛空间的内蕴和外延表示式.     

国际股市间动态相依性及高阶矩风险溢出效应研究

基于DECO-FIAPARCH和cADCC-FIAPARCH模型从全局视角及两两股市层面刻画国际股市间的相依结构,并首次将GARCHSK高阶矩波动模型与Connectedness方法相结合,量化国际股市间的高阶矩风险溢出效应.实证结果表明:国际股市间的动态等相关性具备显著的时变性,且易受到重大危机事件的冲击而增强.总体...     

考虑背景风险和流动性的模糊投资组合模型

利用投资收益率的二阶矩作为风险度量函数,建立了考虑背景风险和流动性的模糊投资组合模型.在满足预设收益率、换手率可能性均值要求水平以及风险资产的投资比例等约束条件下,使投资收益的二阶矩最小.最后选取中证100指数成分股中部分股票的历史数据进行数值分析,证明了该模型符合"高收益、高风险"的规律,说明该模型适用于实际金融市场...     

性别差异对研发投资决策影响的实验研究

基于Z-Tree实验平台利用研发投资自然博弈实验研究发现风险规避导致女性的研发投入强度低于男性,但女性在研发投资过程中愿意投入的研发努力程度高于男性。随着时间推移,男性的研发努力程度明显下降,但女性的研发努力程度反而上升。男性和女性在决策中均表现出心理账户效应,女性更加愿意通过努力来提高业绩。男性在投资中更多体现期权思想,而女性更多表现出长期倾向下的持续努力。文章在揭示性别因素影响研发投资机理基础上,为董事会性别多样性、分级董事会以及递延薪酬等治理机制发挥作用机理提供了新解释。研究结论可以为企业职位的性别配置、分级董事会以及激励契约设计提供借鉴。     

基于EU-R准则的多属性风险决策方法

风险决策问题中确定方案间的优劣关系必须综合方案前景的期望效用以及前景风险.针对一类多属性风险决策问题,首先规范了其描述方法,其次明确了标准差-信息熵风险度量的概念,然后提出期望效用-风险评价准则,并建立方案的综合评价函数,能够反映决策者风险偏好和效用-风险权衡对决策的影响,最后通过算例验证所提方法的有效性,深入分析决策者主观态度与决策结果间的关系.     

饮用水卫生监测网络设2.8万个水质监测点

全国卫生系统食品安全与卫生监督工作会议发布,2012年我国新公布实施117项食品安全国家标准。全国共设置食品安全风险监测点1400多个,覆盖全部省份、90%的地     

条件风险下的两基金分离定理

鉴于条件风险价值CVaR具有风险度量的合理性以及两基金分离定理对证券投资的重要意义,以CVaR作为风险度量研究两基金分离定理.在组合收益率服从正态分布的假设下,分别就投资组合含有或没有无风险资产的情形提出并证明了两基金分离定理;放开方差-协方差矩阵为非奇异这一通常假设,证明了CVaR风险度量下的两基金分离定理依然成立.     

一种基于加权最多邻近点距离的相关跟踪方法

针对相关跟踪过程中障碍物遮挡,噪声和目标形变对跟踪稳定性的影响,提出了一种基于加权最多邻近点距离的相关跟踪方法。采用模板图像与实时图像的相似点个数并与距离进行加权的方式定义相似性度量,结合相似度对目标模板进行更新,采用Kalman算子预测目标位置并进行分层搜索,实现快速稳定跟踪目标。实验结果表明,该方法能较好地抑制噪声和目标遮挡的影响,目标遮挡重新捕获成功率高于80%,目标跟踪精度低于10个像素。     

基于选择判据和贴近度的D-S证据融合方法

针对传统D-S证据理论难以融合高度冲突证据的问题,并考虑到证据正常时Dempster规则具有优越的聚焦性能,提出了一种基于选择判据和贴近度的证据融合方法。把贴近度概念引入到D-S证据合成中,通过证据的一致性度量来计算证据的权重,从而实现了冲突证据的加权融合。同时提出了证据修正的选择判据,将证据分成冲突与非冲突两类,对冲突的证据进行修正后再进行合成,而非冲突证据可直接进行合成。通过实例验证表明,所提出的方法不但保持了Dempster规则优越的信息聚焦性能,而且较好的解决了冲突证据的合成问题。     

移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。