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对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现_孙慧萍

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响.实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.

  • 2021-05-06
  • 阅读438
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基于HMM和仿射不变矩三维模型归类与检索算法_强会英

针对Hu不变矩对仿射形变图像描述的不足,为提高三维模型的检索精度,提出一种基于Hu不变矩和仿射不变矩特征性融合的隐马尔科夫模型相似性归类与检索算法。首先使用Sobol算子对机械零件三维模型进行轮廓边缘的提取,得到二维的正等测轴测图,然后对该图进行组合不变矩的特征提取,并进行特征值的编码,最后构造五类机械零件三维模型的样本集,通过添加比例因子的多观测值b-W（baum-Welch）算法进行机械零件三维模型的训练与识别,仿真实验表明本文所提算法具有较高的识别率。

  • 2021-05-06
  • 阅读424
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基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法_张雷杰

针对基于图的半监督学习算法由于先构造关联矩阵再在对应的图上进行标记传播而导致只能得到原问题次优解的问题,提出基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法。首先,使用约束矩阵,基于低秩表示模型,实现部分已标记样本对应的低秩表示系数一致；其次,解决基于图的半监督学习算法中两阶段模式所带来的次优解问题,实现了联合进行低秩图的学习与图上的半监督标记传播；最后,通过实验检验了算法的可行性。改进算法获得的结果比现有的主流算法均有较大优势,在标准数据集上的性能得到较高的提升。

  • 2021-05-06
  • 阅读345
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改进的POTTS模型及其数据多分类直推学习算法_赵方丽

借助于图上离散非局部算子,计算机视觉领域图像分割的Potts模型可直接应用于数据多分类直推学习,但为受多种约束的能量泛函极值问题。采用传统的惩罚函数方法将受约束优化问题转化为无约束优化问题的求解涉及多个难以设定的惩罚参数。通过用较少的标记函数设计每类数据的特征函数自然满足原有的Simplex约束避免了对这类约束的惩罚。通过直接投影方法保证了直推学习中预设标记点精确约束进一步减少了能量泛函中惩罚项及惩罚参数的数量。对平衡分类约束和变量分裂引起的约束通过设计ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）方法降低了对惩罚参数的过分依赖。通过对多个标准数据集进行数值实验验证了所提出模型和算法的有效性。

  • 2021-05-06
  • 阅读385
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基于和声搜索算法的RGV动态调度优化模型_王志刚

以2018全国大学生数学建模竞赛B题为例,针对RGV车间调度的具体案例,采用和声搜索算法和遗传算法,建立了RGV动态调度模型,解决车间CNC最优排布问题和RGV最短路径问题,得到了一个班次的RGV动态调度策略,以优化工业生产的实际过程.并代入3组系统作业参数,验证了模型的实用性和算法的有效性.

  • 2021-05-06
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基于多模型判决的红外运动小目标检测算法_范鹏程

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法。首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点；然后依据目标知识模型,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点；最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标。实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测。

  • 2021-05-06
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工业大数据：下一个提升制造业生产力的技术前沿

德国“工业4.0”强调通过信息网络与物理生产系统的融合，即建设信息物理融合系统（Cyber-PhysicalSystem,CPS）来改变当前的工业生产与服务模式。美国GE公司倡导的“工业互联网”,则强调通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，来重构全球工业。

  • 2021-05-06
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一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度模型与算法_袁帅鹏

从钢铁企业的管加工生产中抽象出一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度问题.与传统阻塞约束不同,工件是否发生阻塞并非取决于缓冲区容量,而是取决于工件自身的规格、尺寸等属性.针对此调度问题,以最小化最大完工时间（makespan）为目标建立混合整数线性规划模型,并通过三划分问题的多项式归结证明问题的强NP难特性,进而将问题划分为工件组排序和工件组内工件排序两个子问题,提出一种基于协同进化的分布估计算法.算法针对两个子问题各自特点进行独立编码,分别设计启发式规则构造初始种群,并提出带有工件区块结构特征的概率模型来指导种群进化.基于实际生产数据设计多种问题规模的实验,从而表明所提出模型和算法的有效性.

  • 2021-05-06
  • 阅读334
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