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1.
We study the cost of shocks, that is, jump risk, with respect to reserve management when the reserve process is formulated as a drift‐switching jump diffusion with a reflecting barrier at 0. Inspired by the Brownian drift switching model, our model results in a more realistic dynamic behavior of international reserves than the buffer stock model. The new model can capture both the jump behavior in reserve dynamics and the leptokurtic feature of the increment distribution which has a higher peak and two asymmetric heavier tails than the normal distribution. Through the selection of an initial distribution that reflects certain steady state behaviors, the reserve process becomes a regenerative process. This selection enables us to derive a closed‐form expression for the total expected discounted cost of managing reserves, thus helping us to numerically find management strategies that minimize costs. The numerical results show that shocks at the reserve level have a significant effect on reserve management strategies and that model misspecification can result in nonnegligible additional costs. 相似文献
2.
针对空战目标识别中机型自动识别比较困难的问题,提出了采用航迹特征的智能目标识别方法。利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)分层学习特征的能力,训练CNN算法模型自动地从航迹数据中学习有用的特征并分类。利用沿海实地采集的15个类别的飞机航迹数据,经一系列数据预处理后作为智能识别算法的训练和测试数据,在验证实验中描述了算法网络的相关配置,对比了CNN与其他分类器的识别结果。实验结果表明,CNN具有很好的识别性能。 相似文献
3.
随着人工智能快速发展,深度学习模型预测金融时间序列成为热点问题.数据及特征选取是决定模型效果的重要环节,用XGBoost模型进行特征优化并预测黄金价格涨跌趋势,再与LSTM模型比较预测效果.用XGBoost分析动量因子特征重要性并选取有效指标;形态因子做历史回测并选取胜率较高的K线指标,预测准确率提升1.5%.以相同因子为LSTM模型特征值预测准确率提升6.5%,达到80%.以欧元和浦发银行股价数据为样本均证实K线指标有效且LSTM模型预测效果优于XGBoost. 相似文献
4.
Ricardo Perez-Castillo Francisco Ruiz-Gonzalez Marcela Genero Mario Piattini 《Enterprise Information Systems》2019,13(5):675-718
Enterprise architecture allows companies to deal with digital transformation through the proactive presentation and alignment of business and IT in a holistic manner. One important challenge is EA modelling since it is time-consuming (thus expensive), error-prone, and biased owing to experts’ subjective opinions. This challenge might consequently be addressed through automatic EA modelling. We conducted a systematic mapping study to classify and evaluate the research concerning EA mining proposals developed specifically for TOGAF and Archimate. After analysing results, we concluded that the research field is not sufficiently mature and further research on EA mining is necessary. 相似文献
5.
视频用户体验的质量要求给网络传输带来了巨大挑战,未来的虚拟现实/增强现实(Virtual Reality/Augmented Reality,VR/AR) 视频业务则对交互时延提出了更高要求。视频业务识别是网络运营商及视频业务提供商对视频进行优先网络资源分配和自适应速率控制的基本前提。综述了业务识别领域的一般研究方法及其对视频业务的具体应用。首先,总结了每种业务识别方法的工作原理,对比了这些方法应用于视频业务时的优缺点及在准确率和召回率指标上的识别性能;然后,特别介绍了可以提升识别准确率和计算性能的特征选择算法;最后,阐述并分析了高吞吐量网络分类速度不够、无成熟视频业务识别平台和样本分布不均衡等视频业务识别面临的挑战,并针对现有业务识别方法存在的问题,给出了引入移动边缘计算、基于端口的方法串联其他识别方法等可能的解决方案。 相似文献
6.
[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。 相似文献
7.
深度学习模型中的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)常被用作合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题,提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN(Region Proposal Network)并映射成新的特征空间用于目标检测,然后利用基于形状相似度距离(Shape Similar Distance,SSD)度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框,并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明,所提算法目标检测精确率达到98.62%,在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比,模型准确率提高,整体性能更好。 相似文献
8.
利用辐射源目标的频移动态特征进行盲分选时,针对已有的分选方法不能很好解决非合作接收数据非周期、间断、交叠的问题,提出了一种改进的逻辑回归分选算法,将信号分选转化为轨迹分类的问题来处理。首先,借鉴多目标航迹起始模型中的M/N逻辑法的框架,设计新的数据关联门限,以建立目标起始曲线;其次,采用最小二乘拟合方法替代卡尔曼滤波,设计新的外推规则,建立载频变化预测曲线;分析新的接收数据与预测曲线的关联性,不断迭代回归或形成新的分支,最后获得目标分选结果。仿真与实测试验表明,利用逻辑回归分选算法,对不同运动目标搭载的同频辐射源可进行自动分选,4个仿真目标与2个真实目标的分选正确率达到100%。同时,该方法拓展了辐射源目标盲分选中的动态频移特征应用,为辐射源个体识别提供了新的支持。 相似文献
9.
人脸识别技术是一种根据人脸的特征信息进行身份判定的技术,此技术经过几十年的发展,由弱人工智能向强人工智能转化,论文提出了一种Python语言利用LBPH算法提取人脸特征、实现人脸识别的方法。 相似文献
10.
ABSTRACTVisual memory plays an important role for the human’s visual system to detect objects. The features of an object stored in the visual memory have much lower dimensions than the features contained within an image. We simulate the visual memory as a feature learning and feature imagination (FLFI) process to build an object detection algorithm. The method is constructed by a bottom-up feature learning and a top-down feature imagination. The proposed object detection method is tested using publicly available benchmark data sets, and the result indicates that it is fast and more robust. 相似文献