基于联合估计法的债券信用利差期限结构拟合及应用

基于2016~2018年月度数据,通过独立估计的单曲线样条模型和SV 模型、联合估计的多曲线样条模型和SV模型拟合公司债信用利差期限结构,进而对模型拟合效果进行比较,讨论模型在宏观经济预测中的应用,得到以下结论:(1)拟合模型的函数形式是导致理论信用利差期限结构曲线翻折的原因。样条模型和SV模型拟合的信用利差曲线形状完全不同,且模型函数变动引起的误差变动大于曲线变动引起的误差变动。(2)联合估计模型可以修正独立估计模型的人为扭曲形式。多曲线模型的结果更接近实际信用利差,误差波动性明显减小,曲线更为平滑,且联合估计的多曲线样条模型优于独立估计的单曲线样条模型、独立估计的SV 模型和联合估计的SV模型。(3)公司债信用利差期限结构在一定程度上蕴含了市场对未来宏观经济的预期信息,且在短期内预测结果随先行期限延长而改善。因此,宏观经济政策制定者需关注信用利差和期限结构模型拟合研究,重视对信用利差期限结构的深度信息挖掘,从而提高中国宏观政策制定者调控手段的前瞻性和有效性。     

一个具有三次非线性项的可积两分量Camassa-Holm系统解的持久性

研究了一个具有三次非线性项的可积的两分量Camassa-Holm系统Cauchy问题解的持久性.通过用权函数估计的方法证明:如果两分量Camassa-Holm系统的初值以及初值的空间导数都以指数形式衰减,则两分量Camassa-Holm系统的强解也在无穷远处以指数形式衰减,进一步,给出了动量的最优衰减估计.     

高光谱的刺五加黑斑病的早期检测研究

对感染黑斑病的刺五加叶片进行光谱特性研究,能为药用植物病害的早期筛选与精准治疗提供重要研究资料。实验目的,运用高光谱成像技术实现植物病害的自动监督分类与识别。实验过程,首先使用高光谱成像系统在可见光波段（380～960 nm）内采集刺五加黑斑病的叶片样本,光谱数据经过去除亮暗噪声和平滑预处理后,再经过主成分分析实现数据降维,继而运用基于不同核函数的支持向量机法建立分类模型,最后利用总体分类精度、Kappa系数等因子评价不同核函数对分类器性能的影响。根据叶片表面的特征将其分为四类样本：健康亮部、健康暗部、轻度病害和重度病害等。对比各类样本的光谱可知,刺五加的健康样本在540 nm波长存在一个明显峰值,在620～680 nm光谱曲线急剧上升;而病害样本的光谱反射率呈现缓慢且平稳的上升趋势,上述特征能够将图像空间上反射强度接近的健康亮部和严重病害完全区分开。经对比发现前四个主成分（PC1,PC2,PC3,PC4）在分类表达上存在差异,主要表现为PC1含有的信息多,能够较好地区分各类样本;PC2则出现健康亮部和严重病害的交叉混淆;PC3是对于PC2的补充,能基本完整地表达轻微病害;PC4的贡献率仅有0.19%,依然能够准确地识别严重病害。不同主成分分量在表达各类样本特征中存在的差异能够作为复杂样本分类的参考依据。对比四种核函数对支持向量机分类器性能的影响,结果显示线性核函数的识别过程受光强反射的影响较大,Sigmoid核函数的训练精度易受数据集大小的影响,在识别健康亮或暗,以及轻微病害上均存在一定的误差,多项式核函数与径向基核函数的效果较好,其中,多项式核函数的精度更高,为92.77%。研究表明,利用高光谱成像技术能够准确地识别刺五加的健康叶片和患病叶片,为实现自动诊断药用植物叶片病害提供新方法。     

金纳米棒核／二氧化硅壳纳米复合结构的可控制备及细胞成像

采用模板合成以及溶胶凝胶方法制备了金纳米棒核／二氧化硅壳（GNR@SiO2）纳米复合粒子,探讨了这种新型纳米复合结构的可控制备、光谱性质、细胞毒性和细胞成像。通过紫外可见分光光度计、透射电镜、共聚焦显微镜对样品进行表征,结果表明：通过对反应时间的调控,获得的纳米复合粒子的二氧化硅壳层厚度可以控制在20～30nm。由于二氧化硅壳层的存在,大大提高了金纳米棒的稳定性,同时降低了金纳米棒的细胞毒性;此外,由于二氧化硅壳层具有良好的化学修饰作用,因此可以将荧光探针分子标记在二氧化硅壳层表面,修饰后的纳米复合粒子可以通过细胞内吞作用进入细胞,从而实现细胞内的光学成像。因此,该纳米粒子复合材料在生物传感、细胞成像以及光热治疗等方面有着良好的应用前景。     

基于LMS自适应时延估计和FPGA的超声波测风系统研究

利用超声波传感器进行风速测量时,温度对超声波传播有很大影响,时延估计对超声波测风系统的精度起到很大的作用。本超声波测风系统为避免温度对风速测量中的影响,采用了基于时差法的测量原理,为了提高时延估计值的精度,提出了基于最小均方(LMS)自适应时延估计的测量方法,研制了以单片机Atmega128和现场可编程门阵列(FPGA)为核心的硬件系统。仿真和实际测试的结果表明,该超声波测风系统的时延估计值精确度较高,具有很高的应用价值。     

恒虚警率采样粒子滤波技术及其应用研究

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛思想的非线性、非高斯滤波器,其一般采用重要性采样进行粒子采样。但重要性采样容易出现粒子退化现象。解决粒子样本退化问题一般采用重采样。重采样虽然解决了样本的退化问题,同时又引入了采样贫瘠问题。本文根据海洋混响的统计特性和混响中目标的恒虚警率检测原理,提出了恒虚警率采样粒子滤波技术,恒虚警率采样粒子滤波技术使采样粒子尽可能集中在目标附近,有效地描述目标后验概率,降低了粒子数,减小了计算量。本文将此技术应用到海洋混响中的声纳目标跟踪中,既解决了传统卡尔曼滤波在声纳目标跟踪中的非线性、非高斯问题,又解决了粒子滤波的粒子退化及采样贫瘠问题。文中对高分辨率声纳目标数据进行了滤波跟踪,结果验证了本文方法的有效性。     

基于自适应核学习相关向量机的乳腺X线图像微钙化点簇处理方法研究

采用自适应核学习相关向量机方法, 结合形态学滤波和Kallergi分簇标准, 研究了乳腺X线图像中微钙化点簇的处理. 首先将微钙化点检测看作一个监督学习问题, 然后应用自适应核学习相关向量机作为分类器判断图像中每一个位置是否为微钙化点并采用形态学处理滤除干扰噪声, 最后对获得的微钙化点采用Kallergi标准进行分簇. 为提高运算速度, 在微钙化点检测时将整个图像分解为多个子图像并行运算, 实现了一种基于自适应核学习相关向量机的微钙化点簇快速处理方法. 实验结果和分析表明, 自适应核学习相关向量机方法算法性能优于相关向量机方法, 特别是实现的快速方法能进一步降低微钙化点簇的处理时间. 关键词： 乳腺X线图像 微钙化点簇 相关向量机 自适应核学习     

182Os 核yrast带相继SU(3)–U(5)–SU(3)结构相变势能曲面的一种可能理解

基于联合实施微观相互作用玻色子模型的最大F旋方案 (sdIBM-F_max)与γ射线能量-自旋曲线 (γ-ray energy over spin curves, E-GOS)方案, 成功描述了¹⁸²Os核yrast带相继的SU(3)–U(5)–SU(3)结构相变, 由于缺少直观解释而显得抽象. 本文借助微观sdIBM-F_max的微观参数与Bohr哈密顿量的势能曲面方程之间存在的泛函关系, 几何地给出了对这种相继相变途径的另外一种可能理解; 并阐述了在完全变形核的高角动量态中, 由于量子效应在高激发态与低激发态之间生成高简并的临界区, 提供了γ振动能量会变得低于转动能量的一个可能途径, 从而实现了SU(3)–U(5)的相变. 关键词： yrast带结构演化 势能曲面 相变临界区 182Os核')" href="#">¹⁸²Os核     

小鼠肝分离核着丝粒的富集

从小鼠肝分离核中富集了着丝粒(SFA)。富集的方法是由超声2mol/L NaCl抽提及高速离心组合而成。用放射免疫法测定结果说明着丝粒被富集了27倍(4次的平均值)。这一基本方法有可能进一步提高着丝粒富集的程度和富集其它脊椎动物的着丝粒。     

一种基于Bhattacharyya核的SVM

包括图像识别在内的很多应用领域里,把单个样本表示成向量的集合的形式是很自然的想法,利用一个合适的核函数我们可以把这些向量映射到一个更高维的Hilbert空间,在这个高维空间里用Kernel PCA方法找到样本的高斯分布族,这样就可以把样本上的核函数定义成它们所服从的高斯分布密度函数的Bhattacharrya仿射.这样得到的核函数具有比较好的性质,比如说在各种变换下有稳定性表现,从而也说明了即使还有别的表示样本的方法,用向量集合的形式来表示单个的样本也是具有合理性的.