“凌老博”朴素的春天畅想

张新波在他的博客上写了篇《凌平非正史故事新编》，说“近来，叫凌平为凌老伯的多了起来，凌老伯乃凌老博之意也。”呵呵，是啊，承蒙各位捧场，我这个“凌平影画”的博客人气一直还蛮旺的。[第一段]     

没有赢家的“铡美案”

对大中“朴素信任”的背弃使永乐声誉受损,其与国美合并的效果亦大打折扣;而依赖朴素信任竟做出商业抉择的大中亦难不令人窃笑     

贝叶斯方法在二维目标定位中的应用

本文对如何运用贝叶斯方法,以一维方式采集资料,进行二维目标定位作了一些探讨。实验中,运用光电计测定出发射和接收红外二极管的模式,通过分析建立起物体的二维模型方程,然后运用贝叶斯方法,估计出物体在坐标中的水平位置和垂直距离。进而验证了这种基于贝叶斯方法的二维物体定位算法。这为以后研制具有较强实用性的地雷探测仪或者是其它的不方便进入目标区域情况下的应用提供了方法上的依据。     

一种新的基于贝叶斯频谱估计的传输线长度测量方法

根据双臂电桥原理搭建出实验电路进行数据采集,再应用贝叶斯频谱估计算法对测得的数据进行分析,得出反射频率周期,然后根据反射原理推算出人工传输线的长度。由于在检测方法和分析方法上的改进,在传输线长度的测量精度上获得了很好的效果。在实验中,根据先验知识和理论得出一个特定的模型方程;在实际应用中如果能够找到一个合适的模型方程,那么就可以运用贝叶斯频谱估计方法进行分析,因此贝叶斯频谱估计算法有着非常广泛的实用价值。     

卫星稀疏信道中频谱空穴的新型检测算法

面对宽带移动卫星通信中信道占用呈现的稀疏状态和时而存在的稀疏干扰,以低速率 采样和运算是简化设备的必要途径。针对宽带频谱范围内稀疏信道信号和干扰信号的检测, 提出了一种用于直接估计频谱空穴的压缩采样算法,以低速率对信号进行采样,通过相 关向量机进行迭代优化,给出检测估计值。该算法基于最大似然贝叶斯估计,具有良好的抗 噪性能,同时能够降低设备复杂度。仿真结果表明,其抗噪性能明显好于CVX方法而略逊于理 想情况,而前端随机序列的相关性是影响检测性能的重要因素。     

预期到的与未预期到的货币供给冲击及其宏观影响

本文尝试建立一个包含预期到的与未预期到的货币供给冲击的动态随机一般均衡(DSGE)模型,通过贝叶斯技术估计模型,并基于估计后的模型考察了预期到的与未预期到的货币供给冲击对产出和通货膨胀波动的影响。结论表明:预期到的与未预期到的货币供给冲击对通货膨胀波动有显著影响,二者均可以解释28%以上的通货膨胀波动,但对产出波动的影响偏小。因此,央行政策选择上可以积极运用数量型货币政策工具调控通胀,同时应注重提高货币政策的透明度,合理引导公众预期,增强货币政策的有效性。     

基于贝叶斯网络的我国商业银行声誉风险度量研究

根据我国商业银行声誉风险分布情况,构建商业银行声誉风险评价体系。运用贝叶斯网络模型,考量国有商业银行2007~2012年间的485组声誉损失数据,得出声誉风险的超极限矩阵。实证表明,企业感召力缺乏、产品和服务缺陷、银行风险控制不足等成为中国商业银行声誉风险的主要因素,银行应有针对性地对其进行有效规避和分散。     

非局部群稀疏表示的图像去噪模型

针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型。该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正交分解得到正交矩阵;在已知噪声服从高斯分布的情况下,再通过求得的正交矩阵结合贝叶斯最小均方误差准则实现对特征矩阵的最优估计;最后通过正交矩阵与特征矩阵重构去噪后的图像。实验对比证明,所提的非局部群稀疏表示的图像去噪模型在去除噪声的同时更好地保留了图像的结构信息,获得了更好的主客观评价指标,去噪的峰值信噪比提高1 dB以上。