检索结果-南通市图书馆

作者：吴思凡南昌大学

学位级别：硕士

未来6G移动通信网络将面临高达每秒千兆比特的数据通信速率压力,同时还需满足快速增长的连接设备数量及无线应用需求,这使得业内研究人员一直在努力研究新的网络架构、传输技术及寻找新的频谱资源。可见光通信(VLC)技术以其高带宽高速... 详细信息

未来6G移动通信网络将面临高达每秒千兆比特的数据通信速率压力,同时还需满足快速增长的连接设备数量及无线应用需求,这使得业内研究人员一直在努力研究新的网络架构、传输技术及寻找新的频谱资源。可见光通信(VLC)技术以其高带宽高速率、频谱资源丰富、安全性高、绿色低碳等优点成为了6G网络基本解决方案的新兴技术之一。但是,由于可见光波长短、频率高的特性使其相比于其他低频信号更容易遭受穿透损失,导致VLC系统过度依赖于视距路径。本文充分研究了VLC系统的理论基础、特点,结合当下新兴的智能超表面(RIS)技术,以RIS辅助室内VLC系统信道估计及定位为研究点,为解决VLC系统视距路径受阻这一棘手问题提出了新方案。本文的主要研究工作如下:首先,本文根据提出的室内RIS-VLC系统模型,分析了该系统的信道模型。考虑到VLC信号的高稀疏性,根据压缩感知理论推导出了该系统的稀疏信道模型。后根据提出的信道估计协议设计了一种梯度下降式的信道估计算法,该算法将级联信道的估计划分成了第一个相干块的完整信道状态信息(CSI)估计和剩余相干块的信道增益值估计两部分。在整信道估计过程中,利用典型用户和剩余用户的公共到达角、出发角及公共信道状态信息显著降低了导频开销及算法复杂度。仿真结果显示其整体性能优于最小二乘算法及OMP算法。其次,基于提出的系统稀疏信道模型及级联信道的完整CSI,本文进一步进行了RIS-VLC系统室内定位研究。根据信道模型等已知信息推导了本系统的费雪信息矩阵、定位误差范围表达式及归一化均方根误差表达式,同时提出了估计位置、噪声方差和稀疏度的联合优化问题。为解决该问题,设计了一种基于稀疏贝叶斯学习的定位算法,该算法运用贝叶斯重构理论、条件概率式等计算出均值及协方差矩阵,进一步得到更新后的噪声方差值和稀疏度值,最终得到最优位置。仿真结果显示,在级联信道为10m的情况下定位精度可达0.41m。

关键词：可见光通信智能超表面信道估计可见光定位

链黑菌素生物合成的部分基因缺失突变株的次级代谢产物研究

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链黑菌素生物合成的部分基因缺失突变株的次级代谢产物研究

作者：吴思凡上海交通大学

学位级别：硕士

链黑菌素(streptonigrin,STN),是一种具有氨基喹啉醌式结构的生物碱,是由绒毛链霉菌产生的具有抗菌、抗病毒、抗肿瘤等广谱生物活性的抗生素。在最近的研究中,我们已获得了链黑菌素的生物合成基因簇。为了丰富链黑菌素家族化合物,获取... 详细信息

链黑菌素(streptonigrin,STN),是一种具有氨基喹啉醌式结构的生物碱,是由绒毛链霉菌产生的具有抗菌、抗病毒、抗肿瘤等广谱生物活性的抗生素。在最近的研究中,我们已获得了链黑菌素的生物合成基因簇。为了丰富链黑菌素家族化合物,获取高效低毒的链黑菌素衍生物,我们对其中4个基因进行敲除获得相应的突变株,通过对突变株的次级代谢产物研究,分离鉴定链黑菌素类似物。首先对发酵条件进行优化,使用大孔树脂以提高发酵产量。对四株突变株(35)stnK4、(35)stnR、(35)stnD、(35)stnQ3进行大量发酵。采用正相硅胶柱色谱、反相硅胶柱色谱、凝胶柱色谱等分离技术对四株突变株的发酵粗产物进行分离纯化。利用质谱技术确定化合物的分子量,并结合核磁共振光谱数据完成这些化合物的结构鉴定。分离得到12个化合物,其中4个为新化合物。这些化合物包括2个xantholipin家族化合物(K4-1,R-1),3个β-carboline家族生物碱(K4-2,K4-4,K4-5),6个链黑菌素类似物(R-3,D-2,D-3,D-4,D-5,Q3)。其中化合物R-1,K4-4,D-4,D-5为新化合物,xantholipin家族化合物首次从绒毛链霉菌中分离得到。本课题发现了9个链黑菌素相关化合物。其中包含3个β-carboline家族化合物以及6个streptonigrin家族化合物。这不仅丰富了链黑菌素家族化合物的类型,为获得具有药用价值的高活性低毒性的药物奠定了基础,并且对链黑菌素的合成机理研究具有一定的指导意义。本课题还对xantholipin家族化合物的生物活性进行测试,发现其对耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌Mu50菌株的最低抑菌活性达到0.025?g/mL。新化合物黄脂菌素B有对多种肿瘤细胞具有较强活性,比黄脂菌素活性高6-11倍。因此黄脂菌素B具有开发成为新的抗肿瘤药物或抗菌药物的潜力。

关键词：链黑菌素次级代谢物生物碱黄脂菌素生物活性

基于自适应大邻域搜索算法的无人配送车路径规划与应用研究

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基于自适应大邻域搜索算法的无人配送车路径规划与应用研究

作者：吴思凡浙江科技学院

学位级别：硕士

随着现代经济的飞速发展,尤其是电子商务平台的快速崛起,也带动了物流行业的迅猛发展。但与此同时,物流成本,配送效率,服务质量等一系列问题也日益凸显出来,尤其是“最后一公里”配送,长期以来一直是整个物流配送流程中成本最高,效率最... 详细信息

随着现代经济的飞速发展,尤其是电子商务平台的快速崛起,也带动了物流行业的迅猛发展。但与此同时,物流成本,配送效率,服务质量等一系列问题也日益凸显出来,尤其是“最后一公里”配送,长期以来一直是整个物流配送流程中成本最高,效率最低,污染最严重的环节。随着人工智能等新技术的发展,无人配送车的出现或许是解决这一难题的有效手段。因此本文对无人车解决“最后一公里”配送问题展开了研究。结合无人车配送的特点和当前主流的物流配送场景,本文将无人车配送问题抽象为带时间窗约束的多目标车辆路径优化问题（MOVRPTW）,并构建相应的数学模型。在优化目标方面,本文模型共设计了四个优化目标,基于物流企业考察了总行驶里程和总配送时间,基于客户考察了是否能按时送达所有订单,基于无人车考察了各车辆的工作量是否平衡。对于模型的求解算法,本文提出了一种基于自适应大邻域搜索算法和禁忌搜索算法的混合启发式算法,并在初始解,算子设计,算子选择策略等多方面进行了改进。经Solomon标准算例集测试,本算法对VRPTW问题具有优良的求解效果。最后,本文采集了某配送中心的真实配送数据,制成数据集,并将其与本文设计的MOVRPTW模型相匹配,采用ALNS+TS混合算法进行求解,再通过对比实验,验证了模型的可行性和算法的有效性。

关键词：无人车车辆路径规划自适应大邻域搜索算法禁忌搜索算法

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取得型财产犯罪侵犯法益研究

取得型财产犯罪侵犯法益研究

作者：吴思凡甘肃政法大学

学位级别：硕士

侵犯财产犯罪有取得型、挪用型、破坏型之分,笔者在本文中将要着重探讨的是其中的取得型财产犯罪,典型的有抢夺罪、盗窃罪、抢劫罪,其中抢劫罪侵犯的是双重法益,本文对抢劫罪侵犯法益的探讨,仅限于财产属性方面。取得型财产犯罪是司法... 详细信息

侵犯财产犯罪有取得型、挪用型、破坏型之分,笔者在本文中将要着重探讨的是其中的取得型财产犯罪,典型的有抢夺罪、盗窃罪、抢劫罪,其中抢劫罪侵犯的是双重法益,本文对抢劫罪侵犯法益的探讨,仅限于财产属性方面。取得型财产犯罪是司法实务中的一种高发犯罪,在认定方面存在诸多争议点,在刑法学界也有众多观点,没有一个统一的标准。为了明晰各个学说的概念,指出它们各自在解决实务问题中的优势与不足,提出一个更为合理的、能够囊括不同情况的解决方案,笔者整理了关于取得型财产犯罪侵犯法益方面有很大影响力的四种学说,通过典型案例对四种学说进行比较分析,指出此四种学说在司法实务中无法解决的问题,在此基础上笔者提出了自己对取得型财产犯罪侵犯法益的看法,以维护社会秩序、保护个体经济利益角度为出发点做出了最优选。本文第一章是陈述取得型财产犯罪认定的司法困境。笔者从实务案件出发,第一节首先概述法益之概念。第二节比较各案件处理结果的异同,并且对其进行分析和梳理,发现取得型财产犯罪在司法实务中,存在认定混乱的现象。第三节对认定的中的疑难问题进行了分类和归纳。第二章是对我国与域外财产犯罪侵犯法益的相关理论进行介绍,我国的理论主要有所有权说、占有说、修正的所有权说、中间说,域外的理论主要有本权说、占有说、中间说、经济财产说等。第三章是通过总结所有权说、占有说、修正的所有权、中间说所不能解决的实务问题,指出以上理论的不足之处。第四章针对上述理论的不足,探求可行的解决方式,提出“以保护合法占有为原则,以保护非法占有为例外,排除绝对违禁品”的理论,并通过实务案件对该理论进行论证,明确其解决实务问题的可行性。

关键词：取得型财产犯罪法益司法实务最优选择

基于点结构化信息表示学习的点云质量评价方法研究

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基于点结构化信息表示学习的点云质量评价方法研究

作者：吴思凡南京邮电大学

学位级别：硕士

随着三维信息捕捉技术的快速发展,各类三维数据例如深度图、点云、体素、八叉树等在虚拟现实、沉浸式临场感、移动地图和三维信息打印等领域内得到了广泛的应用。在诸多三维数据中,点云因其高精度、高密度以及多维性等特点而被广泛运用... 详细信息

随着三维信息捕捉技术的快速发展,各类三维数据例如深度图、点云、体素、八叉树等在虚拟现实、沉浸式临场感、移动地图和三维信息打印等领域内得到了广泛的应用。在诸多三维数据中,点云因其高精度、高密度以及多维性等特点而被广泛运用。点云中所有的点都代表了一个三维空间中的位置,并且具有独特的属性(如颜色、法向量等)。为了真实地呈现视觉数据,点云模型通常包含数百万至上亿个点。为了有效地提高传输速率以及降低存储所需资源,通常会采用有损压缩方案,然而这可能导致压缩感知失真。同时,采集和传输过程中的外界干扰可能导致下采样感知失真和高斯滤波失真,进一步降低人眼感知质量。为了更好地管理和控制点云的主观质量,研究提出符合人眼感知的高性能彩色点云质量评价标准至关重要。目前,针对点云的质量评价方法大多从模拟人眼视觉系统的角度出发,通过提取多种点云特征并融合机器学习技术,模拟人眼对点云的质量感知过程。在图像质量评价中,已有多项实验证明结构信息的有效性。然而,点云的非结构化性质使得传统方法难以提取点云中类似于图像的结构信息。因此,为提高点云质量评价方法的准确性,本文重点研究点云的结构化信息提取,并结合深度学习等关键技术应用于无参考点云质量评价,主要研究成果包括:第一,提出了基于颜色梯度的无参考点云质量评价算法。首先,通过最远点采样得到点云的采样点,并通过K最邻近法提取各个采样点的K个近邻点从而组成一个点云块。然后计算点云块的法向量,根据其法向量方向进行空间投影并计算得到颜色结构化信息特征。此外,根据传统点云质量评价方法,提取点云块的曲率、距离、亮度等特征。最后,设计了双流卷积神经网络来学习点云特征与客观质量分数之间的映射规律,有效利用了卷积神经网络强大的学习表示能力来学习点云质量感知特征。第二,提出了基于点结构化信息网络的无参考点云质量评价算法。该算法借鉴了点云分类中点权重分配思想,设计了点云局部点结构化信息提取加权模块,有效地利用了点位置矢量以及点云的相关特征来提取结构信息。这些结构信息对提升当前质量评价方法的准确性具有重要的参考价值同时该模块简化了预处理点云特征提取方法。其次,设计了一种端到端的学习网络,将特征输入到网络中自适应学习其与客观质量分数之间的映射规律,从而减少了无参考点云质量评价算法流程的复杂性。第三,提出了基于自注意力的点结构化信息网络的无参考点云质量评价算法。首先,借鉴图像中自注意力机制的思想,设计了类人眼视觉系统的自注意力模块来优化点结构化信息网络,利用点位置矢量计算注意力谱并赋值加权给所提取点云特征,从而更好地计算点结构化信息。接着基于双流Transformer网络将点结构化信息回归成质量感知分数。该方法根据自注意力机制关注全局交互的特点以及Transformer网络展现出的超强学习表示能力,有效地提高了算法的准确性。最后提出了一种基于标签置信度的自调节学习方法,利用前一次迭代已训练模型对当前mini-batch的样本进行质量评分修正,使网络模型聚焦在点云质量更差的部分,从而减轻噪声标签带来的影响。

关键词：点云质量评价无参考点云质量评价点结构信息深度学习

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实例分割下戴口罩人脸识别方法研究

实例分割下戴口罩人脸识别方法研究

作者：吴思凡长江大学

学位级别：硕士

目前,基于深度学习的人脸识别技术取得不断突破的同时也日趋饱和,其发展现状已无法满足社会疫情新形势下的需求。新冠病毒席卷全球,我国已进入乙类乙管常态化防控阶段,戴口罩出行依旧是交通枢纽的刚需措施。面部的大面积遮挡给传统人脸... 详细信息

目前,基于深度学习的人脸识别技术取得不断突破的同时也日趋饱和,其发展现状已无法满足社会疫情新形势下的需求。新冠病毒席卷全球,我国已进入乙类乙管常态化防控阶段,戴口罩出行依旧是交通枢纽的刚需措施。面部的大面积遮挡给传统人脸检测技术精度大幅下降,类似口罩、眼镜等遮挡物严重干扰识别结果,人脸识别系统工作难以开展。戴口罩人脸的遮挡区域定位和眉眼关键特征提取是提升戴口罩人脸识别精度的关键要素。本文考虑识别精度与模型泛化的需求,研究人脸大面积遮挡下图像深度特征强化的建模与辨识模型。重点解决由于戴口罩人脸检测失效和有效特征不足导致的识别精度低的问题,本文跳脱出传统基于矩形框定位的人脸检测方法,提出结合实例分割的戴口罩人脸识别方法。具体研究内容如下:针对大面积遮挡导致的人脸检测方法失效的问题,提出了多阶段边缘分割下的戴口罩人脸实例分割方法替代。在掩模区域卷积网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)的主干提取网络中添加了分组注意力的思想,增强了不同尺寸特征间的联系,提高不同大小人脸分割的泛化能力;另外设计一种新的交并比损失函数,从重叠度、中心点距离以及尺寸三个方面反馈给预测框,使预测框更精准的收敛至目标区域,最终生成粗分割掩模和对应的目标框。针对Mask R-CNN分割边界精度低,无法给人脸识别提供足够的有效区域特征的问题,提出了多阶段的边缘分割方法,建立遮挡与无遮挡人脸的线性逻辑关系存储至口罩遮挡字典中,基于遮挡特征和人脸边缘遮挡区域的特征掩模,提取出突变像素对边缘特征重新分配,使用双线性差分孪生网络(Res Ne StPairwise Differential Siamese Network,R-PDSN)训练遮挡分类器,结合多阶段迭代的优化方法对粗分割掩模进行再分割,不断优化目标边缘信息,逐步实现精细分割。针对戴口罩人脸识别精度低的问题,提出了基于眉眼注意力机制的网络模型和决策融合的训练方法,搭建完整人脸和遮挡人脸两种形态的鉴别性特征,增强模型针对随机形态人脸的辨识能力和适应性,提升人脸识别精度。综合以上方法,使用改进的Mask R-CNN和R-PDSN分割出戴口罩人脸的眉眼区域特征,再用特征提取网络重点关注此位置以完成人脸识别任务,使用公开的戴口罩人脸数据集进行训练与测试。在分割和检测精度上,改进的Mask RCNN和R-PDSN相比于基准模型的Mask R-CNN的平均像素精度提高了2.68%,目标检测精度达98%以上。在识别方面,本文方法相比传统人脸识别方法提高了15.70%。在此模型下设计了一款戴口罩人脸识别系统,具有较好的实时性,该系统识别效率明显高于现在流行的人脸识别技术。该系统给戴口罩人脸识别的落地提供了新的思路,易于移植到以人脸ID验证和安全监测等身份识别系统上,具有一定的研究意义和应用价值。

关键词：人脸识别人脸分割区域卷积网络戴口罩人脸

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中国城市商业银行利率定价管理体系研究

中国城市商业银行利率定价管理体系研究

作者：吴思凡首都经济贸易大学

学位级别：硕士

随着2012年开始我国利率市场化的快速推进,存贷款利率取消上下浮动比例限制,商业银行无法单纯依靠扩大存贷款规模提升净利息收入并增加利润。对净息差的管理成为当前银行管理的重点,而净息差最重要的管理抓手则是对于存贷款价格的管理... 详细信息

随着2012年开始我国利率市场化的快速推进,存贷款利率取消上下浮动比例限制,商业银行无法单纯依靠扩大存贷款规模提升净利息收入并增加利润。对净息差的管理成为当前银行管理的重点,而净息差最重要的管理抓手则是对于存贷款价格的管理。因此,中国各类城市商业银行均积极应对市场变化进行定价管理转型,加强行内定价管理体系的搭建与定价工具的建设。相比大型国有及股份制银行,大部分城市商业银行受限于业务结构相对单一,人才储备欠缺,前台人员利率敏感性低等原因,管理转型滞后,其定价管理水平仍相对落后。本文通过分析利率市场化对城市商业银行定价管理的影响研究城市商业银行定价管理体系的建设路径,针对全行定价管理层面,找寻适用于城市商业银行的实施的定价管理体系。作者认为在利率市场化形势下定价管理的关键并非在于微观层面对定价方法的提升和改进,而是要从全行战略及资产负债管理角度出发,通过根据战略目标确定定价策略,最终传导到前台的定价行为中去。通过研究作者认为合理的定价管理体系应包含对于宏观经济形势的预判、定价策略的制定、定价行为的管理、绩效考核和信息系统建设五个方面。并结合实际案例,以具有代表性的A商业银行为例,通过从上述的五个方面分析区域性城商定价管理现状,提出当前城市商业银行定价管理在各个环节中存在的问题。在最后,本文作者根据对中国城市商业银行案例的分析,提出加强区域经济形势分析、规范定价策略管理流程、优化存贷款定价方法,改进考核机制,以及完善定价相关信息系统等具体改进建议,为中国城市商业银行进行利率市场化下的定价管理体系建设提供帮助与支持。

关键词：利率市场化城市商业银行定价管理体系定价方法

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基于深度学习的语音情绪识别算法研究与应用

基于深度学习的语音情绪识别算法研究与应用

作者：吴思凡南京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,人机交互系统正逐渐走进我们的生活。语音情绪识别技术作为人机交互系统中的关键技术之一,可以准确识别情绪并帮助机器更好地了解使用者的意图,提升人机交互的质量,受到了国内外研究人员的广泛关注。随着深度学习在图像识别、语... 详细信息

近年来,人机交互系统正逐渐走进我们的生活。语音情绪识别技术作为人机交互系统中的关键技术之一,可以准确识别情绪并帮助机器更好地了解使用者的意图,提升人机交互的质量,受到了国内外研究人员的广泛关注。随着深度学习在图像识别、语音识别等领域的成功应用,学者们开始尝试将其使用在语音情绪识别上,提出了很多基于深度学习的语音情绪识别算法。本文对这些算法进行了深入的研究,发现这些算法存在特征提取方式过于简单,对人为设计的特征利用率低、模型复杂度高,识别特定情绪准确率低等问题。针对这些问题,本文从特征提取算法和模型结构两个角度对语音情绪识别算法进行了改进,改进之后的算法不仅提高了语音情绪识别的准确率,还有效降低了情绪识别系统的复杂度。本文的主要研究内容如下:对基于深度学习的语音情绪识别算法进行研究。重点研究了基于深度神经网络的变长语音情绪识别算法,介绍了算法的模型结构和其中的关键技术。在标准语音情绪识别数据集——交互式情绪二元运动捕捉数据集（Interactive Emotional Dyadic Motion Capture,IEMOCAP）上对算法进行了性能测试。将定长语音情绪识别算法与变长语音情绪识别算法的性能进行对比分析,证明了变长语音情绪识别算法的优越性。最后分析了变长语音情绪识别算法存在的问题。针对变长语音情绪识别算法存在的对人为设计的特征利用率低、特征提取方式过于简单等问题,本文从特征提取算法和模型结构两个方面提出改进,提出基于加权特征融合算法和双向长短期记忆网络的变长语音情绪识别算法。在IEMOCAP数据集上对改进后的算法进行了性能测试,实验结果表明,改进之后的算法比原算法的准确率提升了超过5%。针对变长语音情绪识别算法模型复杂度高和识别特定情绪准确率低的问题,本文使用轻量级卷积算法和多任务学习算法进行改进,提出了基于轻量深度神经网络多任务学习的变长语音情绪识别算法。在IEMOCAP数据集上对改进后的算法进行了性能测试,实验结果表明,改进之后的算法在提升了超过8%的识别准确率的同时降低了模型70%的复杂度。

关键词：语音情绪识别双向长短期记忆网络加权特征融合多任务学习轻量级卷积轻量级深度神经网络

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儿童绘本综合材料拼贴创意研究

儿童绘本综合材料拼贴创意研究

作者：吴思凡华侨大学

学位级别：硕士

中国儿童绘本近些年发展迅猛,原创绘本在国内掀起热潮,绘本创作从创意、技巧、艺术形式都越发成熟。拼贴艺术创作手法的绘本更受低幼儿童的喜爱与青睐,拼贴绘本是将综合材料拼贴创作技法引入到绘本中,以连续性图像对故事进行呈现,并利... 详细信息

中国儿童绘本近些年发展迅猛,原创绘本在国内掀起热潮,绘本创作从创意、技巧、艺术形式都越发成熟。拼贴艺术创作手法的绘本更受低幼儿童的喜爱与青睐,拼贴绘本是将综合材料拼贴创作技法引入到绘本中,以连续性图像对故事进行呈现,并利用材质语言拓展了绘本的阅读空间与表达内容,丰富了传统绘本的固有形式。本课题通过对优秀儿童绘本与畅销书的调研,总结出近些年国内图书网站引进的优秀综合材料绘本采用的创作方法与创作观念,归纳了以儿童心理为依据综合材料运用到儿童绘本创作中的合理性,探索材料运用到绘本中的创意表现,探寻综合材料拼贴绘本的艺术价值和审美意义以及对儿童产生的影响。本人在掌握综合材料绘本创作理论的基础上,进行实验性实践探索,对材料与题材的选择进一步丰富拓展,在创作中选择多种质感的材料进行分解重构,合理运用到画面创作当中,希望满足儿童绘本艺术创作风格的多变需求,本着儿童绘本为儿童的创作理念,满足孩子们在年龄阶段阅读需要,丰富绘本的表现形式。

关键词：综合材料拼贴绘本

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中小板上市公司商誉减值价值相关性研究

中小板上市公司商誉减值价值相关性研究

作者：吴思凡长沙理工大学

学位级别：硕士

随着企业并购浪潮的席卷和新企业会计准则的实施,商誉成为资本市场研究的热点,也越来越为管理者和投资者所重视。商誉作为企业未来超额收益的货币反映,其确认和计量过程中存在较大的盈余操纵空间。当管理层出于机会主义利用商誉减值进... 详细信息

随着企业并购浪潮的席卷和新企业会计准则的实施,商誉成为资本市场研究的热点,也越来越为管理者和投资者所重视。商誉作为企业未来超额收益的货币反映,其确认和计量过程中存在较大的盈余操纵空间。当管理层出于机会主义利用商誉减值进行盈余管理时,这种行为降低了商誉减值信息的价值相关性,同时也损害了投资者的权益,对资本市场造成冲击。本文以商誉减值的价值相关性为研究对象,运用了文献研究法、归纳法、演绎法以及档案研究法等研究方法,在界定了商誉减值与价值相关性概念的基础上,通过决策有用论分析了商誉减值价值相关性产生的根源,并依据信息不对称理论、委托代理理论以及公司治理理论分析了管理层盈余操纵行为以及公司治理机制对商誉减值价值相关性的影响。本文以2007年至2018年我国中小板上市公司为样本,研究了商誉减值是否具有价值相关性,并对不同公司特征下中小板上市公司商誉减值价值相关性的异质性进行研究,同时从公司治理机制深入,探讨内部治理机制如股权集中度、内部控制以及外部治理机制如机构投资者持股比例和审计质量对商誉减值价值相关性的影响,并进行了相应的实证检验。实证研究的结果表明:（1）中小板上市公司商誉减值具有价值相关性。商誉减值与股价负相关,表明对发生商誉减值的公司,投资者给予负面反馈。（2）不同公司特征下,商誉减值价值相关性存在异质性。与盈利公司相比,亏损公司的商誉减值价值相关性更低;成长性高的公司,商誉减值的价值相关性较强;与低财务杠杆的公司相比,高财务杠杆的公司商誉减值的价值相关性越强。（3）公司内外部治理机制对商誉减值价值相关性具有调节作用。股权集中度高的公司,商誉减值的价值相关性更高。高质量的内部控制能提高商誉减值价值相关性。机构投资者持股比例越高的公司,商誉减值的价值相关性更高。同时,本文在此基础上提出了应对之策,以期提升商誉减值的价值相关性。

关键词：中小板上市公司商誉减值价值相关性决策有用性