最大期望收益与最小期望损失决策一致性条件

本文首先建立了条件收益值与条件损失值之间的关系 ,其次在理想期望概念的基础上建立了期望收益与期望损失之间的关系。然后给出了依据最大期望收益准则与最小期望损失准则决策一致性条件。

不同损失条件下的泥石流预报模型

泥石流预报是泥石流减灾的重要手段之一 ,然而泥石流形成的复杂性使泥石流预报准确度低 ,误报和漏报率较高。泥石流误报和漏报都会造成损失 ,但二者造成的损失有很大的差别。为了减少泥石流误报或漏报造成的损失 ,应当考虑两种错报造成损失的不同。根据使总平均损失达到最小的原则 ,建立了不同损失条件下的泥石流预报模型 。

多损失条件风险值的多层规划模型

对于多个损失函数,在给定的置信水平下,首先定义了不超过给定损失值的最小风险值(即Va R值)和基于权值的累积期望损失值(即CVa R损失值)概念,然后建立了一个多损失条件风险值的多层规划模型.该模型的目标是求各层多损失CVa R值达最小的最优策略,并证明了它等价于另一个较容易求解的多层规划模型.最后,给出了三级供应链中多产品的定价与订购的条件风险值模型(三层线性规划模型).

基于条件期望损失的“偿二代”TVOG风险因子校准

第二代偿付能力监管规则规定,分红险、万能险及变额年金需对其收益率保证和退保选择权计提风险资本金。论文在资产服从几何布朗运动的条件下,假定交易策略随保证收益率和资产价值的变化而变化,采用金融数学的方法计算了最低收益保证和退保选择权被触及的概率,并计算了选择权被执行的情况下,保险公司的条件损失,从而确定了其风险因子。研究发现,偿二代中规定的TVOG风险因子,在保证利率较低时可以覆盖保险公司的实际损失,而保证利率较高时,偿二代中的TVOG因子偏低。

二次损失下带线性等式约束的线性模型中的线性预测的可容许性

本文针对带线性等式约束的线性模型 ,在二次损失下研究了线性预测的可容许性 ,得到了条件线性可预测变量的线性预测 Lys(Lys+ a)是可容许线性预测的充要条件。

一种多损失条件风险值的双层规划模型及应用

在两级供应链中制造商与零售商之间的多产品定价与订购问题,是一个多损失的双层风险决策问题,可以建立双层规划模型解决.本文研究了一种多损失条件风险值的双层规划模型,对于多个损失函数和对应的权值水平,在给定的置信水平下,定义了不超过给定损失值的最小风险值(即VaR值)和对应的累积期望损失值(即CVaR损失值)概念,然后建立了一个多损失条件风险值的双层规划模型,该模型的目标是求上下层的多损失CVaR值达最小的最优策略,我们证明了它可以通过另一个较容易求解的双层规划模型获得最优解.最后,给出了两级供应链中多产品的定价与订购的双层条件风险值模型,通过对2种面包产品销售数据进行计算,获得了面包制造商的最优批发价和最优回购策略,及零售商最优订购量.

基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测

为了解决小批量、多品种工业产品的表面质量检测问题,提出一种基于改进深度度量学习的缺陷检测算法。该算法对VGG16网络模型做改进,更有利于原始图像的隐空间映射。针对产品表面缺陷检测的任务,提出条件三元组损失函数以加强神经网络的拟合能力。同时,在隐空间中进行缺陷判定时,抛弃原始度量学习中基于KNN算法的归类方法,提出基于高斯分布概率的归类模型。在检测新类型产品时,在已训练好的网络模型的基础上,使用新产品的图像数据作为输入对网络进行微调。利用该算法在纽扣缺陷数据集上经K-Fold交叉验证,在只需50个无缺陷样本和50个有缺陷样本的小样本情况下,该算法在不同的查询集上的检测准确率均在90%以上,最高可达99.89%,与传统深度度量学习算法相比,检测准确率提升10%以上。实验结果表明,改进深度度量学习算法可以很好地解决小批量、多品种工业产品的表面缺陷检测问题。

考虑新能源性能风险的调频辅助服务市场出清与调度策略

新能源机组具有控制灵活以及响应迅速等特点,在技术上具有参与电力系统调频的能力,如将其作为一种调频资源,将有利于缓解系统调频压力。考虑到新能源机组出力具有一定的波动性与不确定性,文中提出了新能源参与调频的辅助服务市场机制,以调频准确性概率指标评估其调频性能指标,进行其调频风险损失量化计算,建立了考虑新能源调频风险的市场出清模型;在实际调度过程中,考虑新能源机组实时调频准确性与历史数据的偏差,构建了基于模型预测控制的实时调频调度模型,根据调度结果和机组实时出力的准确性指标对调度进行反馈校正。提出的市场机制和调度策略既充分利用新能源作为调频资源,又有效地控制了新能源调频出力不确定性的风险。仿真结果验证了模型和算法的有效性。