含时变风险厌恶系数的异质信念模型及实证分析

根据前景理论的反射效应,在做市商调整机制下,对市场中的两类投资者(基本面分析者和趋势追随者)同时引入时变的风险厌恶系数,扩展了异质预期下风险厌恶固定不变的资产定价模型.通过蒙特卡洛模拟,对噪声项和根本确定性系统之间相互作用的分析得出,模型能产生真实的价格行为.最后的实证模拟,对比分析了本模型,原模型及上证指数的收益序列特性,发现本模型能更好的模拟中国股票市场的收益率特性.     

这不只是有钱人的游戏，你也可以!

我们不能理解我们不了解的东西，除非我们开始对它感兴趣。 作为心理学范畴的信念激励，总是有太多的致富励志书籍泛滥而过度的引用此类说法，以至于讲了一大堆“只要你相信，就能成功”诸如此类较为悬乎的无限信念增强法，最后却总是不免沦为空洞的口号。     

认知无线电网络中提高传输层端到端吞吐率的跨层参数配置

在认知无线电网络中, 传输层端到端(TCP)吞吐率是衡量网络性能的重要指标. 前期相关研究大都具有以下两方面缺点: 第一, 大部分研究只考虑了协议底层参数来优化物理链路性能, 对传输层性能有所忽略; 第二, 目前的研究大都基于马尔可夫决策过程建模, 这需要网络具有完全知识, 使得这类模型的应用受到很大限制. 针对以上问题, 本文提出一种新的算法: 网络中每个节点通过联合配置物理层调制方式、发射功率、 链路层信道接入和TCP拥塞控制因子来找到传输层端到端近似最优吞吐率. 由于无线设备对环境感知存在误差, 本文将网络模型建模为部分可观测马尔可夫决策过程, 并将其转换成信念状态马尔可夫决策过程, 采用Q值迭代找到近似最优策略. 仿真分析表明, 提出的算法能在动态无线环境下以一定的误差限收敛于最优策略, 能在功率受限条件下, 有效提高传输层端到端吞吐率.     

中学数学教师信念的内涵、框架与发展路径

教师信念是教师专业素养内涵的关键成分之一,中学数学教师信念是发展的,其内涵包括数学信念、数学教学信念和数学学习信念等几个维度,集中表现了中学数学教师对数学知识、中学数学教学和中学数学学习方面的认识和理解.教师信念作为一种精神表现,以内隐的方式,直接或间接地对中学数学教师的教育教学、教师的专业发展以及学生的学习等方面产生明显的影响,应关注教师信念的发展,促使其积极合理地发挥作用.     

论科学“规范”的转换——兼评托·库恩的科学观

<正> 一、引言托马斯·库恩(Thomas S.Kuhn)提出的科学革命的结构,从科学史与科学哲学相结合的角度,以“前科学——常规科学——反常——危机——科学革命——新常规科学——…”这样一种模式,论述了科学是怎样发展的。与卡·波普尔(K.R.Popper)的学说一样,库恩的理论强调了认     

试论化学教育功能

化学教育功能其实就是化学教育究竟能为全面发展的教育做点什么的问题。结合教育学原理中有关教育功能的理论认识,基于实存的化学教育实践,对现有化学教育功能的概括和表述进行辨析,指出化学教育功能概括和表述应遵循的原则,并提出一个较为完整的化学教育功能系统,以期给我国化学教育理论建构进一家之言。     

“至简数学”教学的基本信念

“至简数学”教学的基本信念是把被数学拒之门外的学生拉入门内,让对数学能知其然的学生知其所以然,促学数学乐在其中的学生站在其上.     

基于深度信念网络与混合波长选择方法的蓝莓糖度近红外检测模型优化

利用近红外光谱技术结合组合区间偏最小二乘（SiPLS）、竞争性自适应重加权（CARS）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）特征提取方法,运用深度信念网络（DBN）建立蓝莓糖度的通用检测模型,实现蓝莓糖度在线无损快速检测。采集了“蓝丰”和“瑞卡”共280个蓝莓样本的近红外光谱,采用手持折光仪测定其糖度;首先利用联合X-Y的异常样本识别方法（ODXY）检测到蓝丰和瑞卡蓝莓分别有2个和4个样本呈现异常,剔除该6个异常样本,对其余274个样本利用光谱-理化值共生距离算法（SPXY）以3∶1的比例划分出训练集和测试集;其次,对比分析卷积平滑（S-G平滑）、中心化、多元散射校正等预处理对蓝莓原始光谱的改善效果,运用SiPLS对光谱降维,筛选特征波段,利用CARS,UVE和SPA方法对特征波段进行二次筛选,以最优的特征波长建立DBN和偏最小二乘回归（PLSR）模型。结果表明,蓝莓糖度近红外检测模型的最优预处理方法为S-G平滑,SiPLS方法挑选的蓝莓糖度最优波段为593~765和1 458~1 630 nm,UVE算法从SiPLS筛选的346个变量中优选出159个最佳波长。建立蓝莓糖度DBN模型时,分析了不同隐含层数对检测模型的影响,并以交互验证均方根误差（RMSECV）作为适应度函数,利用粒子群算法（PSO）对各隐含层神经元个数在[1,100]之间寻优,发现隐含层为3层且隐含层节点数为67-43-25时,DBN模型的RMSECV达到最小,为0.397 7。无论是以全光谱还是特征波长建模,蓝莓糖度近红外DBN模型均优于常规PLSR方法;尤其以UVE方法二次筛选的特征波长建立的模型大大减少了建模变量,且模型精度更高,蓝莓糖度最优的PLSR模型测试集相关系数（R_P）为0.887 5,均方根误差（RMSEP）为0.395 9,最优DBN模型R_P为0.954 2,RMSEP为0.310 5。研究表明,利用SiPLS-UVE进行特征提取,结合深度信念网络方法建立的蓝莓糖度检测模型可以更好地完成蓝莓糖度在线精准分析,该方法有望应用于蓝莓及其他果蔬内部品质检测。     

高二文科生数学认识信念的个案研究

1 问题的提出 学生数学信念对其数学学习会产生深刻影响．研究表明,学生的数学认识信念是深刻影响学生数学学习过程的重要变量．高二年级是学生高中学习的转折时期,特别对文科生尤其如此．因此,高二文科生的数学认识信念及其改善的问题亟待探讨．