高频超声中带退化记忆项的MGT方程解的衰减估计北大核心CSCD

研究了高频超声应用中带无穷退化记忆项的Moore-Gibson-Thompson方程τu_(ttt)+α(x)u_(tt)-c^(2)Δu-bΔu_(t)+∫^(∞)_(0)g(s)div[a(x)▽u(t-s)]ds=0解的适定性和衰减速率,其中非负函数a(x)和α(x)是可退化的并满足a(x)+α(x)≥δ>0.该系统是由黏性热松弛流体中波传播模型的线性化而得到的.通过使用Faedo-Galerkin逼近和能量估计,证明了解的适定性.在适当的假设下,通过构造适当的李雅普诺夫泛函,建立了能量的指数或一般衰减结果.     

违约市场中的n个保险公司的最优投资和再保险问题（英文）

本文研究了n个保险公司之间的非零和随机微分投资再保险博弈问题.每个保险公司可以购买比例再保险,并将财富投资于一个由无风险资产,可违约债券和n个风险资产组成的金融市场.特别地,风险资产的价格过程服从CEV模型,可违约债券可在违约时收回一定比例的价值.每个保险公司的目标是相对于竞争对手,最大化终端财富的期望指数效用.利用随机最优控制理论,我们分别推导了均衡策略和均衡值函数的显式表达式.数值例子分析了模型参数对均衡策略的影响.此外,我们还分析了保险公司数量对均衡投资策略的影响.我们发现,随着保险公司数量的增加,每个保险公司将在风险资产和可违约债券上投入更多的资金.     

基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型北大核心

将连续区间的广义有序加权多重平均(C-GOWMA)算子和诱导有序加权平均(IOWA)算子相结合,提出一种新的诱导有序加权连续区间广义有序加权多重平均(IOWC-GOWMA)算子,该算子同时考虑区间数自身、数据位置两个因素,可以将区间数转换成实参数,进一步构建基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型。最后通过实例分析说明该区间组合预测模型的合理性和有效性,并对参数进行了详细的灵敏度分析。     

基于不确定指数O-U过程带有浮动利率模型的亚式期权定价

不确定金融是不确定理论在现代金融领域的一种应用,在解决金融问题中发挥着越来越重要的作用。而利率是一个重要的经济指标,经常受到一些不确定因素的影响,在研究期权定价时,有必要考虑浮动利率。本文提出了一种新的不确定指数Ornstein-Uhlenbeck过程模型,假设利率服从不确定均值回复过程,研究了期权定价问题,运用α-轨道方法,分别推导了亚式看涨期权和看跌期权定价公式。最后,设计了计算期权价格的数值算法,并给出数值算例。     

中国数字经济发展水平:时空特征、动态演化及影响因素

基于构建的数字经济发展水平评价指标体系与2010~2018年全国30个省市(除西藏、港澳台)的面板数据,对中国数字经济发展水平的时空特征、动态演化与区域差异原因进行探究。研究发现:全国及三大区域的数字经济发展水平均呈现稳步上升态势,并伴有明显的空间相关性、空间集聚性和区域差异性,且东部相较于中西部区域内差异更大。数字经济发展速度动态演化显示,整体上中国各省市数字化发展水平变化速度状态表现为上升趋势,相较于中西部,东部拥有更大的速度变化状态。地区前期数字化基础、经济发展的一阶滞后、政府科技投入均会促进区域数字经济的发展,对外开放水平会抑制数字经济发展,地区规模对数字经济的影响表现为非线性。此外,不同线性影响因素在不同区域内对数字经济发展水平具有不同的影响力。     

基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复北大核心CSCD

为了实现未知退化类型条件下的图像恢复,提出了一种基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复方法。该恢复策略将结构相似性指数度量作为数据保真度项,核范数作为正则化项,从而能够使用单一算法解决延迟和信号相关的退化形式,能够处理加性高斯噪声、与信号相关的泊松噪声、混合泊松-高斯噪声,并且能够恢复被截止期和条纹损坏的高光谱图像。通过多个数据集实验结果证明了提出方法具有较好的恢复效果。     

基于FPGA的Multi-h CPM高速解调系统设计与实现

多指数连续相位调制(Multi-h Continuous Phase Modulation,Multi-h CPM)作为一种高效的调制方式,具有良好的频谱效率和抗干扰能力,在卫星通信领域有着广泛的应用价值。但是Multi-h CPM的解调算法计算复杂度较高,为了实现高速数据传输能力,需要较高的硬件资源开销。因此基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台的高并行度数据处理能力,设计了一种Multi-h CPM高速解调系统,采用了软输出维特比算法(Soft Output Viterbi Algorithm,SOVA)实现了Multi-h CPM信号解调,并通过早迟门和升降频门实现了时频同步功能。为了降低算法的计算复杂度,本系统引入了倾斜相位(Tilted Phase,TP)算法和频率脉冲响应截断(Frequency Pulse Truncation,FPT)算法减少了Viterbi过程的网格状态数,降低了系统的资源开销。通过仿真和实际测试,验证了所提出的解调系统的有效性,并表明该系统具有良好的解调性能和系统稳定性。     

闪电AR谱的多重分形特性分析及放电类型的识别

对闪电时域波形的分形研究由于忽略了其频率特性,致使复杂多变的闪电过程的全部特性无法得到充分表征。针对此问题,本文将多重分形理论引入到现代谱估计中,提出了一种基于AR(auto-regressive)谱的闪电电场信号的多重分形特性分析及放电类型的识别方法。首先基于AR模型谱估计法获得闪电电场信号的功率谱,然后,通过多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA) 法验证了闪电AR谱序列具有多重分形特性,并进一步对AR谱序列的Hurst指数以及多重分形谱进行了讨论,最后将相关参数作为闪电信号的有效特征值输入支持向量机进行了云闪(intracloud lightning) 和地闪(cloud-to-ground lightning,CG) 不同放电类型的识别。实验结果表明,本文方法对云、地闪信号的有效识别率达到了94%以上,该研究成果对闪电的特性研究与自动化识别技术均具有一定的参考价值。     

基于聚类和联合偏度与峰度指数的高光谱数据波段选择算法

高光谱数据的光谱分辨率高,数据量大,在提供丰富、详细的地物或目标信息的同时,不同光谱波段特别是相邻波段间有较强的相关性,导致光谱波段之间有大量冗余信息。针对这一问题,面向高光谱异常检测,提出了基于聚类和联合偏度与峰度指数的波段选择方法。首先利用虚拟维度进行估计,确定高光谱数据的本征维度,再结合最大-最小距离的思想进行聚类中心的更新,避免了随机选取的初始值可能导致距离太近的问题。然后,考虑到异常目标常常表现为不满足背景高斯分布的特点,使用联合偏度与峰度指数作为准则函数进行波段选择,有效选择出了重要波段。在三组代表性高光谱数据集上进行了实验,结果表明本文所提出的算法有效提升了高光谱异常检测的效果并降低了虚警率。     

电力超长距光传输系统中低噪声指数国产化ＥＤＦＡ设计及系统应用研究

特高压是我国新基建的重要组成部分,受限于当前国际环境和我国地理环境的影响,电力通信网络长距离、国产化还面临着诸多问题。文章设计了一款基于国产化器件,采用波长优化、窄带滤波器级联、泵浦功率非均匀分配等技术的全国产化的超低噪声指数的EDFA,通过仿真设计和实验,分别验证了超低噪声指数放大器及其构成的电力超长跨距SDH系统,可实现250km G.652光纤、51dB跨度的电力通信网络光传输系统。