前向后向扩散的距离正则模型应用于图像分割

针对在演化过程中水平集函数振荡问题,提出前向后向扩散的距离正则模型应用于图像分割。新的距离正则项由一个势函数定义,推导的演化方程以唯一的方式前向后向扩散,即水平集函数在其陡峭区域前向扩散,降低函数的梯度模直至为1,反之它后向扩散,提高梯度模直至1。演化结果是水平集函数收敛于符号距离函数,这是水平集函数稳定演化所希望保持的状态;为了阐述距离正则项的有效性,将其与基于边缘信息的外能量项相结合。实验结果表明,该模型能够更好地完成图像分割,对噪声和弱目标图像鲁棒。

非局部特征方向图像插值方法研究

提出了一种非局部的特征方向图像插值方法,有效地保持了插值图像轮廓的光滑,抑制了图像边缘的模糊.这种方法把非局部Hessian矩阵的特征向量视为图像特征方向,使图像能量泛函沿这个方向进行扩散,其扩散强度由图像局部Hessian矩阵特征值参与控制.它克服了传统方法以梯度方向指示图像特征方向的局部性,使图像能量泛函沿正确方向扩散,避免了对图像特征的模糊.数值实验结果显示,该方法既能很好地重建插值图像的边缘,又不会在插值图像中产生伪影或图像边缘失真.

泰勒展开图像插值的一个改进算法

待插像素邻域内像素点处泰勒展开式的算术平均会模糊插值图像边缘.文章提出一个改进算法,采用展开式与其灰度值之差绝对值最小的泰勒展开式近似待插像素的灰度值.这种方法充分考虑待插像素与其邻域的图像信息,获得清晰的插值图像边缘.数值实验证明:这种算法简单有效且易于实现.

中国股票市场适应性特征的实证研究

对有效市场假说的质疑以及行为金融理论体系的不完整,使得适应性市场假说成为整合两种理论的综合分析思路。文章以上证综指和深证成指为研究对象,对中国股市适应性特征进行研究,分析股市有效性指标的不确定性;验证股市收益与风险关系的存在和时变性;并选取具有代表性的因素作为市场环境指标,衡量市场条件改变对股市收益与可测性的影响。实证结果表明,中国股市的有效性以及收益与风险关系均具呈现时变特征;市场环境对风险溢价的影响不明显,但对收益可预测性却有显著影响,因此,可以据此判断股市的发展趋势,以便及时调整投资策略和风险管理的方向。

校企合作下的实践教学改革与创新

分析了校企合作下重庆文理学院信息与计算科学专业的特色教育"金融软件"和"项目驱动金融软件课程模块教学"之实践教学现状与存在的问题。针对实践教学改革缺少理论指导、实践教学体系需要优化等问题,提出了利用数学知识建模实践教学体系,理论指导实践教学改革、分模块构建实践教学体系,分层次、分方向培养学生实践和创造能力,强化校企合作的制度保障等改革措施。

股票市场历史信息的长记忆性特征研究

回顾历史是为了预测未来,历史能够蕴含事物发展的脉络和内在规律。那么投资者能否通过对股市历史的分析来制定投资决策以及预测未来走势?文章选择中国沪深两市指数、亚洲有代表性的日经225指数以及在世界金融市场有重要影响的标准普尔500指数为研究对象,运用动态估计方法,对股市长记忆性的时变特征进行分析,探讨股票市场历史信息的可鉴性;除采用修正R/S方法、LW估计外,又加入较为新颖的ELW和FLW两种方法作为对比。实证结果表明,虽然几种方法得出的时变长记忆参数并非完全相同,但是有关股市长记忆性的结论基本一致;股市收益序列在整个样本区间并未表现出显著的长记忆性,但在极端事件发生时,收益序列会表现出显著的相关性,体现了股市长记忆性的时变特征,此时可以通过对历史数据信息的分析,达到规避极端风险的目的。

空间非参回归的变量选择

空间变系数回归模型是空间线性回归模型的重要推广,在实际中有广泛的应用.然而,这个模型的变量选择问题还没有解决.本文通过一般的M型损失函数将均值回归、中位数回归、分位数回归和稳健均值回归纳入同一框架下,然后基于B样条近似,提出一个能够同时进行变量选择和函数系数估计的自适应组内(adaptive group)L_r(r≥1)范数惩罚的M型估计量.新方法有几个显著的特点:(1)对异常点和重尾分布稳健;(2)能够兼容异方差性,允许显著变量集合随所考虑的分位点不同而变化;(3)兼顾了估计量的有效性和稳健性.在较弱假设条件下,建立了变量选择的oracle性质.随机模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本时的表现.