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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
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钢_聚丙烯纤维混凝土碳化深度预测模型算法研究_刘玉林

为进一步对混凝土碳化问题进行研究,优化目前碳化深度预测模型中准确度不足的缺陷,本文以钢—聚丙烯纤维混凝土为例,对其不同周期、不同纤维比例掺量影响下的碳化深度进行预测。基于FICK第一定律开展目标对象的碳化深度预测研究,引入二阶多项式、BP神经网络等拟合算法,对其碳化深度预测模型进行优化改进。改进后的预测结果表明:相比于传统算法,二阶多项式拟合算法的误差精度大体上控制在5%以内,满足工程精度要求。同时,采用BP神经网络算法也可验证其结果的可靠性,为后续钢—聚丙烯纤维混凝土碳化性能研究及其耐久性寿命预测提供重要参考。

  • 2021-04-21
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基于Hammerstein模型的非线性系统参数辨识算法研究_李蓓蕾

为了提高非线性系统参数的辨识精度,以典型的非线性系统Hammerstein模型为例,结合莱维飞行(Levy)算法对标准粒子群优化(PSO)算法进行改进。首先回顾了对于非线性系统辨识算法的发展及存在问题;其次介绍以Levy算法结合PSO算法对非线性系统辨识的整体流程;然后将改进后的算法应用于两个Hammerstein模型中,对模型参数进行辨识,完成对剔除算法的验证;最后对Levy-PSO算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向。通过对基本粒子群和改进的粒子群算法进行仿真对比分析,实验结果表明改进的算法能显著提高辨识速度,有效改善基本粒子群算法的过早收敛问题,并且提高了辨识精度。

  • 2021-04-21
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混沌鲸鱼优化算法及其在有限元模型修正中的应用_赵宇

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射;最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.

  • 2021-04-20
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一种BIM模型版权保护数字水印算法_蒋美容

针对BIM数据版权保护的需求,该文运用数字水印技术,提出一种针对BIM模型版权保护的空间域数字水印算法。在BIM原始数据中对每个多面网格顶点坐标进行读取操作,获取坐标数据的高位部分;运用单向映射函数建立坐标值与水印位的对应关系;利用量化调制方法将水印嵌入坐标值中的较低有效位部分,保存得到含水印BIM模型数据;水印提取时,无须原始数据参与,是一种盲水印算法。在实际应用中,因BIM模型中顶点坐标的相同值较多,被用来嵌入水印的有效载体较少,为解决这一问题,在误差容许范围内对原始坐标数据加入了随机噪声,以嵌入不同的水印,间接地增加了水印嵌入容量。实验表明,该算法能够很好的控制水印嵌入引起的数据误差,数据使用完全不受影响,算法抗平移、修剪等攻击,且鲁棒性较好,对BIM模型的版权保护具有一定的实用性。

  • 2021-04-23
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基于模型的环境修正匹配滤波算法_惠娟

由于主动声呐发射信号经过浅海多途信道传播后,回波信号与参考信号相关性降低,进而导致匹配滤波器检测性能下降。针对此问题,本文对基于模型的环境修正匹配滤波器进行了研究。通过修正匹配滤波器的参考信号,改善匹配滤波器受多径效应影响时处理性能下降的问题。同时,本文进一步对比了两种信道估计算法。仿真分析和试验数据处理结果表明:验证了算法可在去除目标周围相关峰的同时,对噪声进行一定程度的抑制。本文算法改善了经典匹配滤波器因环境影响而使得其处理性能下降的问题。

  • 2021-04-20
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低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究_刘小红

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题。考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理;企业要强化碳减排与资源配置方法的创新。在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究。

  • 2021-04-23
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一种AI换脸方法生成的伪造视频分析

深度伪造(Deepfake)是一种将图像篡改与 AI 相结合的面部替换方法。本文首先介绍了 Deepfake 的产生背景和发展状况,介绍了相应检测技术的研究状况,并对相关文献进行归纳;然后探究了 Deepfake 运行的基本构架和核心部件,给出了视频面部替换的基本流程和步骤,并阐释了利用自编码网络进行脸部图像训练和转换的原理;最后,从视频的基本信息、编辑痕迹、违背摄影规律、视频整体和案情五个方面与原始视频作对比,分析这类伪造视频存在的问题。深度伪造技术在推动娱乐和文化发展的同时也产生了大量恶意的换脸视频,对国家安全、社会稳定和个人隐私造成潜在的威胁,本文通过对 Deepfake 实现原理的研究和伪造视频特征的分析,希望能够为该类视频的真伪检验提供一定的理论支持。

  • 2021-04-26
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