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题名Fuzzy系统的函数逼近功能及误差估计
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作者
李洪兴
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机构
北京师范大学珠海校区应用数学学院
大连理工大学控制科学与工程学院
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出处
《四川师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第5期569-584,共16页
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基金
国家自然科学基金(12071056)。
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文摘
揭示Fuzzy系统的函数逼近功能以及逼近效果的误差估计.首先,相对于不确定性系统,描述如何获得一个Fuzzy系统的思路和方法,它视为对一个不确定系统的逼近.然后指出,对于任意给定的一个不确定性系统,总能将它转化为一组Fuzzy推理规则,由此可构造一个Fuzzy系统,并且证明这样构造的Fuzzy系统能逼近给定的连续函数到指定的精度.随后,通过几个实例展示了Fuzzy系统逼近连续函数的性能和效果.
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关键词
不确定性系统
Fuzzy推理
Fuzzy系统
条件数学期望
连续函数
函数逼近
误差估计
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Keywords
uncertainty systems
fuzzy reasoning
fuzzy systems
conditional mathematical expectation
continuous function
function approximation
error estimation
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分类号
O159
[理学—基础数学]
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题名Riemann积分和Lebesgue积分的统一性
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作者
李洪兴
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机构
北京师范大学珠海校区应用数学学院
大连理工大学控制科学与工程学院
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出处
《四川师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第3期285-293,共9页
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基金
国家自然科学基金(12071056)。
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文摘
在逼近论的意义下,将Riemann积分和Lebesgue积分在赋范线性空间的框架下统一起来.对于Riemann可积函数 f∈R[a,b] ,构造Riemann可积函数列 g_(n)∈R[a,b] ,使得 g_(n) 的Riemann积分的极限就是 f 的Riemann积分.对于Lebesgue可积函数 f∈L[a,b] ,构造Lebesgue可积函数列 f_(n)∈R[a,b] ,使得 f_(n) 的Lebesgue积分的极限就是 f 的Lebesgue积分.这里,Riemann可积函数列 {g_(n)} 和Lebesgue可积函数列 {f_(n)} 都是由某种赋范线性空间的基底所形成的波函数构建而成,在这种意义下,Riemann积分和Lebesgue积分在代数结构中基于函数逼近论就统一起来了.此外,还揭示了fuzzy集的波函数以及fuzzy推理在连续函数的Riemann积分中的作用.
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关键词
RIEMANN积分
LEBESGUE积分
赋范线性空间
函数逼近
特征函数
FUZZY集
fuzzy推理
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Keywords
Riemann integral
Lebesgue integral
linear normed space
function approximation
characteristic functions
fuzzy sets
fuzzy reasoning
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分类号
O174.1
[理学—基础数学]
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题名随机系统的Fuzzy系统逼近
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作者
李洪兴
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机构
北京师范大学珠海校区应用数学学院
大连理工大学控制科学与工程学院
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出处
《四川师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第4期427-451,共25页
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基金
国家自然科学基金(12071056)。
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文摘
揭示随机系统的Fuzzy系统逼近.首先,相对于不确定性系统,给出了随机系统的定义,它视为对一个不确定系统的逼近.然后指出,对于任意给定的一个随机系统,总能将它转化为一组Fuzzy推理规则,由此可构造一个Fuzzy系统,并且证明这样构造的Fuzzy系统能逼近给定的随机系统到指定的精度.随后,讨论Fuzzy系统与随机系统转换中的还原性.这里通过实例展现这种逼近的效果,还用例子说明某些特殊随机系统的Fuzzy系统逼近.最后简要地概述不确定性系统的统一性问题.
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关键词
不确定性系统
Fuzzy系统
条件数学期望
CRI方法
随机系统
不确定性系统的统一性
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Keywords
uncertainty systems
fuzzy system
conditional mathematical expectation
CRI method
stochastic systems
unification of uncertainty systems
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分类号
O159
[理学—基础数学]
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题名基于主成分分析的股票多因子量化投资策略研究
被引量:1
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作者
丁琦
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机构
北京师范大学珠海校区应用数学学院
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出处
《时代金融》
2020年第17期74-76,共3页
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基金
北京师范大学珠海校区教师科研能力促进计划项目
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文摘
本文利用中国A股市场中所有股票近年来的相关财务数据与行情数据,对500多个股票因子进行了显著性分析与主成分分析,构建了两个新的选股主因子:技术因子与价值因子,并以此为基础建立了多因子量化选股策略。最后利用近五年数据对该策略进行了回测与实证分析,结果表明该策略在不同市场行情下都能够在低风险的同时稳定地获取超过基准收益率的高额回报。
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关键词
量化投资
股票
主成分分析
多因子模型
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分类号
F832.51
[经济管理—金融学]
F224
[经济管理—国民经济]
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