Efficient learning via simulation: A marginalized resample-move approach

In state–space models, parameter learning is practically difficult and is still an open issue. This paper proposes an efficient simulation-based parameter learning method. First, the approach breaks up the interdependence of the hidden states and the static parameters by marginalizing out the states using a particle filter. Second, it applies a Bayesian resample-move approach to this marginalized system. The methodology is generic and needs little design effort. Different from batch estimation methods, it provides posterior quantities necessary for full sequential inference and recursive model monitoring. The algorithm is implemented both on simulated data in a linear Gaussian model for illustration and comparison and on real data in a Lévy jump stochastic volatility model and a structural credit risk model.     

我国粮食生产的波动性及增长趋势:基于H-P滤波法的实证研究

实现粮食持续增产对保障我国粮食安全战略具有重要意义。本文采用H-P滤波法实证分析了1978—2007年我国粮食生产的波动性及其增长趋势问题,研究结果表明:我国粮食生产具有明显的"波动中增长"的特征,在品种结构、区域分布和影响因素等方面,粮食生产波动均具有非对称特征。粮食产量波动对稻米产量波动最为敏感,对东部地区(特别是江苏、浙江、河北)的粮食生产波动最为敏感,对粮食单产水平波动最为敏感。未来我国粮食生产仍将保持增长趋势,但粮食单产以及由此决定的粮食总产量与目标值相比仍存在一定的差距。依据结论,可以给出我国实现粮食持续增产的若干政策含义。     

中国资本账户开放程度的测算

对我国资本账户开放程度的准确判断是相关理论研究和决策分析的基本前提。从名义和实际两个方面对中国的资本账户开放程度进行测度的结果表明:(1)当前我国的名义资本管制处于中等水平,而实际资本账户的开放水平要远高于名义资本账户开放水平;(2)在存在较大套利空间的情况下,即便存在较为严格的资本管制,资本管制的有效性也很难长期维持;(3)虽然资本管制程度的加强很难对实际的套利资本流动加以控制,但在资本管制措施逐渐放松以后,却很容易导致实际资本流动性的急剧提高,这一点,造成了我国当前资本管制政策的"两难"选择。     

基于小波方向滤波的有云层遥感图像舰船检测方法

提出了小波分析和方向滤波相结合的有云遥感图像目标检测方法。首先对原始遥感图像进行小波分解,采用比率-平均边缘检测法检测人造目标的边缘方向,在该方向上进行Frost滤波,有效抑制云层干扰的同时突出了人造目标及其边缘信息;然后进行阈值分割并剔除大块云层,根据区域的平均边缘梯度剔除小块云层,实现了有云遥感图像的舰船目标检测。实验证明,该方法能减少遥感图片云层对舰船检测的影响,并具有较高的目标检测率。     

无线数据传输技术在石油行业中的应用及展望

概括总结了在石油行业中使用的无线数据传输技术,主要可分为常规无线数据传输和井下无线随钻传输。提出了两点展望:利用短距离无线采集与远程无线数传相结合,可实现钻采现场参数实时监测;研发声波无线数据传输新型钻杆接头,能克服能量衰减问题,提高声波传输距离。     

颜色是光的波粒二象性在复频域的映射

本文从光的电磁波谐波时域函数及光子动量公式出发,推导出光色映射复频谱颜色表达式（二维平面函数）。通过公式得出,矢径与光的量子数有关,位相角与光的频率有关。通过分光光度计测量出色光的反（透）射率,经过计算得到复频谱矢端函数,在二维复平面上对矢端函数积分整合,给出表征颜色性能的色相、色强度、亮度、色饱和度及主波长等颜色特征数值,从而为进一步解析颜色奠定基础。     

运用波浪理论对上证指数的实证研究

利用波浪理论判断指数的总体趋势具有很强的前瞻性。运用艾略特波浪理论研究上证指数并利用历史数据,研判上证指数每一个大的循环起点和终点及其总体的趋势,旨在将其应用于证券市场并指导投资。自然的波动韵律是艾略特波浪理论的本质,对其加以利用可获得投资效益。     

超高分辨率PolSAR图像去噪对极化特征的影响

随着超高分辨率极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据的出现，有必要对PolSAR图像的去噪过程对于极化分解结果的影响进行评测。相干斑去噪过程的实施将对观测场景中的PolSAR图像原有极化属性产生不同程度的影响，这将会导致分解结果出现偏差。以非相干分解模型为评估对象，以喷气推进实验室(JPL)提供的开源机载超高分辨率PolSAR系统数据为实验样本，提出了一种利用绝对相对误差的定量评测方法。评测结果显示：对于超高分辨率图像，相干斑噪声的影响明显变小，分解窗口可相应的缩小为7×7的尺寸。研究结果对于PolSAR图像的后期遥感应用中的参数选择具有重要参考意义。     

一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法

梯度模值较易受到外界影响，导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声，从而产生阶梯效应。针对该问题，提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先，针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算，利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值；其次，以能量泛函形式构建图像全变分模型，并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪；最后，将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪，从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明，与经典方法相比，该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。