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通过极大化风险调整后的资本收益率(RAROC),建立了一个最优资产投资组合方案。根据RAROC的分式结构,以及回报函数和风险函数通常是关于投资额的齐次函数,将分式优化问题转化为对其分母的最优化。当风险资产期末回报率服从正态分布,风险度量采用在险价值或条件在险价值时,极大化RAROC的问题可以转化为目标函数为二次平方根函数,约束为线性灯饰和不等式的最优化问题,此时可以利用二阶锥优化模型进行求解。 相似文献
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《科技通报》2016,(3)
研究多源语义特征分层数据库中的大数据聚类方法,实现数据的分类识别。多源语义特征分层数据库中由于路由冲突,在链路负载较大的情况下,不能有效实现对大数据语义特征的并行搜索。提出一种基于增广链同态解析的链路分流方法避免路由冲突,实现增广链修复下大数据并行搜索聚类。构建大数据聚类的语义相似度融合模型,基于跨层链路分流算法实现增广链路分流,进行语义本体模型构建,选择采用高阶贝塞尔函数累积量作为增广链修复检验统计量,确定节点数据包的置信度,确立置信区间,在进行缓冲区溢出修复时,进行功率谱幅度特征提取,实现大数据的并行搜索聚类,进行语义本体模型构建,为离群点新建一个簇,依次对每个文档的主题词集进行处理,将每个主题词自动添加入形式背景的属性集中,采用并行搜索算法实现对语义大数据的优化聚类算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行大数据聚类,契合度较高,误分率较低,性能优越。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对大数据的分层建树聚类,提高对大数据的检测和大数据应用系统的故障分析能力。传统方法中对大数据的分层聚类采用K-Means聚类算法,容易陷入局部收敛,聚类效果不好。提出一种基于核向量机的数据的分层建树聚类。采用四叉树算法对多维数据进行数据预处理,进行KNN中心区域的聚类中心扩展处理,针对大数据的类域交叉性进行了一次核向量机差分比较,得到KNN模糊划分矩阵,根据所属类别的不同对已知样本进行分层,得到一维差分分层建树模型和二维差分分层建树模型,计算数据核向量之间的相似度特征,实现矩阵的数据点数模糊集合贴近度填充,实现聚类算法改进。仿真结果表明,该算法具有优越的大数据聚类性能,收敛性好,应用到网络在线故障诊断中,实现对故障信号的和恢复跟踪,提高了故障诊断效益,展示了较好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在云计算环境下,针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,进行K-means聚类中心优化求解,提高对海量数据的聚类处理能力。传统方法采用动态干扰信任感推荐方法进行数据聚类中心求解,聚类中心对初始值敏感性较强,数据聚类效果不好。提出一种基于粒子群密度最大距离凹函数构建和边界隶属度特征分析的云计算中K-means聚类中心优化求解方法。通过云计算处理,对数据聚类余下样本点按照与聚类中心的相似程度来划分成k类,对原始变量数据的差异化特征进行降维处理,通过搜索空间中的粒子,每一个粒子自身都有速度、位置和适应度,通过迭代找到最优解,进行数据规范化预处理,数据预处理包括选择数量,类型和特征的标度,进行边界隶属度特征分析,实现云计算数据的聚类改进。仿真结果表面,该算法对云计算数据的聚类性能优越,聚类中心求解准确,克服了传统的K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,应用价值较大。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
对诸如交通、季节、物流和人流等旅游关联数据的实体模型构建和模糊决策算法设计,是现实旅游规划和管理的基础。传统的旅游关联数据实体模型挖掘和决策算法采用的是支持向量回归机学习的模糊决策模型实现对旅游关联数据的实体模型构建方法,参数设置复杂,并具有不稳定性。提出一种基于粒子群参数寻优的旅游关联数据实体模型的模糊决策算法。首先进行旅游关联数据的实体模型构建,采用粒子群参数寻优方法进行旅游关联数据信息流的预测算法设计,设计PSO-SVR模型,在Matlab平台上编写程序并迭代计算,运用PSO算法对SVR模型进行参数寻优,由此实现了对旅游关联数据粒子群寻优和模糊决策。仿真结果表明,该算法能有效修正因季节等关联因素和原因产生的旅游预测值偏高或偏低现象,旅游客流量预测均方误差明显降低,决策控制稳定性较好,提高旅游规划和管理能力。 相似文献
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黔东南旅游景点丰富,去黔东南旅游的游客不断增多,旅游分流压力较大,为了解决这问题,需要对黔东南旅游信息资源进行共享处理和研究。提出了基于子网格的黔东南旅游信息资源稀疏性聚类挖掘算法,实现基于移动互联网的黔东南旅游信息资源共享服务。在网络模型中对旅游信息进行子网格分区,构建了基于3G移动网络的旅游资源信息共享网络系统,系统采用的树形结构设计,对资源信息流进行信号模型构建,实现不同应用条件下的最佳匹配权值。对于每个时间片的旅游信息在受到用户访问时,产生任务请求调度指令,产生资源信息流向量模型,采用Baum-Welch算法对隐马尔科夫链模型进行训练,采用子网格分组特征提取,计算数据的稀疏性协方差矩阵,实现对基于子网格的旅游信息资源稀疏性聚类挖掘。研究结果表明,构建的信息资源挖掘算法,挖掘的效果最佳,信息共享预测误差在2%以内,实现了旅游信息的共享服务,提高黔东南地区的旅游服务质量。 相似文献
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针对传统的混合蛙跳聚类算法在差分进化时,随着迭代次数的增加,聚类中心矢量向模糊边缘贴近,导致搜索精度不高,陷入局部最优的问题。提出一种基于最小二乘算法的混合蛙跳优化聚类算法,引入模糊集合贴近度运算,对聚类中心矢量执行全局更新,避免模糊边缘的局部最优解贴近。仿真测试采用合成的二维数据进行数据聚类实验并应用到软件故障预测模型中,实验结果表明,采用该算法进行目标数据聚类,具有更好的寻优进化性能,聚类精度提高明显,在数据分类识别等领域具有很好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
通过对文本数据库的优化索引提高信息检索功能,传统的数据库索引方法采用单层文本特征聚类方法,聚类特征不一致时,存在非法聚类和非法结果输出的安全问题。提出一种基于虚拟数据加速分布重组的数据库索引技术,首先构建虚拟数据加速分布重组模型,改进数据库的分布模型,提高对文本数据的索引能力,把需要的文档集经过预处理后,构建文本数据库,算出各个候选扩展词的权重后,需要根据各个词与原查询词的相关度,构成数据库文本扩展词集合,采用相关规则挖掘的规则词作为扩展,得到了虚拟数据的加速分布系统状态函数,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,进而实现查询扩展,实现数据库索引算法改进。仿真结果表明,该算法进行文本数据库索引的收敛性好,检索精度和有效连接数较高,执行时间短,展示了其优越性。 相似文献
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《科技通报》2017,(6)
针对PID算法在PLC控制中还存在稳定性不高、精确性较差的问题,本文根据膨胀烟丝加香控制的需求,提出了一种基于参数整定PID算法的膨胀烟丝加香实时控制模型。首先构建基于PLC的膨胀烟丝加香闭环控制系统,然后建立加香泵的近似模型,并引入遗传算子对PID算法进行参数整定优化,在目标函数中加入控制输入的平方项以防止控制能量过大,并采用惩罚机制避免超调,接着对交叉算子和变异算子进行自适应调整,最后采用线性函数对加香比例设定值进行实时修正。通过实例仿真表明,相比较标准PID算法,本文提出的参数整定PID算法具有较为平稳的波形,鲁棒性较高,并且本文对加香比例进行实时修正,大大减小了加香的误差。 相似文献
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在对最佳任务调度下的Web数据进行优化聚类的过程中,容易出现原始数据损失的情况,导致传统数据优化聚类算法,由于忽略初始数据,无法有效实现Web数据优化聚类。提出一种基于粒子群优化的最佳任务调度下Web数据优化聚类算法,依据任务价值密度以及执行紧迫性,塑造动态优先级,通过适应度函数对分类计划进行评价,给出类间距与类内距计算公式,对相关参数和各粒子的位置以及速度向量进行初始化操作;求出粒子的适应度;求出粒子个体最优与群最优;依据粒子群优化算法的位置以及速度对当前位置和速度进行更新;通过K-means算法对EHCF进行聚类,直至全部Web数据聚类完成。仿真实验结果表明,所提方法在Web数据优化聚类上具有很高的优越性。 相似文献