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基于机器学习和资产特征的投资组合选择研究

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 338-355页

作者：李斌屠雪永武汉大学经济与管理学院武汉430072 武汉大学金融研究中心武汉430072

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的... 详细信息

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资绩效;2)交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资组合理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.

关键词：投资组合选择人工智能资产特征大维资产配置量化投资

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影响骨肉瘤治疗后生活质量的相关因素分析

中国矫形外科杂志 2024年第3期32卷 279-283页

作者：刘英梅商雪娇李宏山东第一医科大学第二附属医院山东泰安271000

[目的]探讨影响骨肉瘤患者治疗后生活质量的相关影响因素及干预措施。[方法]回顾性分析2020年3月—2022年3月本院收治的80例骨肉瘤患者临床资料,术后3个月依据癌症患者生命质量测定量表QLQ-C30评分分为生活质量好与生活质量差两组,采用... 详细信息

[目的]探讨影响骨肉瘤患者治疗后生活质量的相关影响因素及干预措施。[方法]回顾性分析2020年3月—2022年3月本院收治的80例骨肉瘤患者临床资料,术后3个月依据癌症患者生命质量测定量表QLQ-C30评分分为生活质量好与生活质量差两组,采用单因素比较和逻辑回归分析影响骨肉瘤患者生活质量的相关因素。[结果]80例骨肉瘤患者术后3个月均存活,生存率为100%(80/80),将70分以下的23例患者划为生活质量差组,占28.8%;≥70分的57例患者划为生活质量好组,占71.2%。单因素比较显示生活质量差组的治疗前营养状态、病理性骨折、手术方式为截肢、有远处转移的比率、治疗前睡眠质量、家庭功能的应对方式均显著差于生活质量好组(P<0.05)。二元多因素逻辑分析显示,营养状态差(OR=6.667,95%CI 2.241~19.830,P<0.001)、临床分期III期(OR=3.240,95%CI 1.058~9.920,P<0.001)、病理性骨折(OR=7.736,95%CI 2.621~22.836,P<0.001)、截肢手术(OR=6.505,95%CI 2.243~18.868,P<0.001)、远处转移(OR=20.611,95%CI 5.523~76.913,P<0.001)、睡眠质量差(OR=6.346,95%CI 2.203~18.278,P<0.001)、家庭功能低水平(OR=5.436,95%CI 1.893~15.608,P=0.002)、消积应对(OR=6.682,95%CI 2.206~20.370,P=0.002)为骨肉瘤患者生活质量差的独立危险因素。[结论]营养状态差、临床Ⅲ期、病理性骨折、截肢术等为影响骨肉瘤患者生活质量的危险因素,临床需针对性干预,以提高骨肉瘤患者生活质量。

关键词：骨肉瘤生活质量影响因素干预措施

肠襻法结合药动学探讨复合红花籽油的吸收特性

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现代食品科技 2024年第4期40卷 27-34页

作者：商雪珂杨晓君杨冬梅敬磊赵得秀新疆农业大学食品科学与药学学院新疆乌鲁木齐830052

该研究旨在初步考察复合红花籽油(Complex Safflower Seed Oil,CSSO)的肠吸收特性。采用肠襻吸收模型结合药代动力学,通过计算液相色谱测定的α-亚麻酸(α-Linolenic Acid,ALA)和亚油酸(Linoleic Acid,LA)浓度,计算吸收参数M(吸收药量)... 详细信息

该研究旨在初步考察复合红花籽油(Complex Safflower Seed Oil,CSSO)的肠吸收特性。采用肠襻吸收模型结合药代动力学,通过计算液相色谱测定的α-亚麻酸(α-Linolenic Acid,ALA)和亚油酸(Linoleic Acid,LA)浓度,计算吸收参数M(吸收药量)、P(累计吸收率)、Ka(吸收速率常数),t_(1/2)(吸收半衰期)以及药动学参数,考察CSSO的药物浓度、pH值条件及吸收促进剂对其吸收的影响,以及在动物体内不同给药剂量CSSO的吸收速度与吸收程度,以此来阐明CSSO的吸收特性。由在体肠吸收实验可知,高浓度CSSO中ALA和LA的M(ALA:23.77 mg,LA:42.27 mg)和P(ALA:94.92%;LA:91.89%)最高,且均随着浓度的升高而增加,pH值为8.0时CSSO中ALA和LA的M(ALA:24.19 mg;LA:43.38 mg)和P(ALA:96.60%;LA:94.295%)最高,吸收促进剂对CSSO的吸收无影响。由药代动力学实验可知,CSSO吸收速度较快,在1~2 h即可达到峰浓度,在2.604~5.208 g/kg内生物利用度较高。结果表明,CSSO的吸收特性为具有浓度(剂量)依赖性且以被动扩散方式在大鼠体内吸收,为不饱和脂肪酸制剂的开发提供理论基础。

关键词：复合红花籽油肠襻法药代动力学

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车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 425-434页

作者：穆梦雪赵龙北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数字导航中心北京100191 北京航空航天大学飞行器控制科学与技术实验室北京100191

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和... 详细信息

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

关键词：多源信息弹性融合 GNSS/SINS/里程计融合里程计测速补偿模型次优增益融合分布式滤波

基于TDM-EfficientPhys的人脸视频HR检测方法

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光电子．激光 2024年第4期35卷 388-395页

作者：成向北张俊生王玉王明泉贺文靖商奥雪中北大学信息与通信工程学院山西太原030051 太原工业学院电子工程系山西太原030051

为了实现高精度的人脸视频心率(heart rate,HR)检测,本文提出了一种基于改进EfficientPhys网络的人脸视频HR检测方法:TDM-EfficientPhys。首先,引入时间导数网络(temporal derivative network,TDM-Net),有效地保留了远程光电容积脉博波... 详细信息

为了实现高精度的人脸视频心率(heart rate,HR)检测,本文提出了一种基于改进EfficientPhys网络的人脸视频HR检测方法:TDM-EfficientPhys。首先,引入时间导数网络(temporal derivative network,TDM-Net),有效地保留了远程光电容积脉博波描记术(remote photoplethysmography,rPPG)信号的时间特征。然后,调整EfficientPhys的Dropout参数,嵌入残差结构,有效地避免梯度消失和网络退化问题,并且将TDM-Net和改进后的EfficientPhys网络以跳跃连接的方式实现时序和空间信息的特征融合,提高检测精度。最后,使用两个公开的数据集PURE和UBFC-rPPG来验证本文所提出模型的有效性,实验表明,本文方法测试的均方根误差(RMSE)降低至2.387,平均绝对误差(MAE)降低至2.040,与现有的模型相比,本文方法显示了更好的网络性能和更精准的HR。

关键词：心率(HR)检测深度学习残差结构卷积神经网络

基于噪声差异性的光谱全息重构图像的降噪方法

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光学学报 2024年第9期44卷 31-44页

作者：贺佳雪娄树理林超烟台大学物理与电子信息学院山东烟台264005 海军航空大学航空作战勤务学院山东烟台264000

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合,基于噪声差异性原理,利用不同波长重构图像实现降噪,提出了基于波段优选的加权求和平均算法:分析不同波长重构图像的噪声水平,在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长,选择合适的区间半... 详细信息

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合,基于噪声差异性原理,利用不同波长重构图像实现降噪,提出了基于波段优选的加权求和平均算法:分析不同波长重构图像的噪声水平,在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长,选择合适的区间半径,使用二值化权重因子来实现波长优选,并将三维块匹配(BM3D)算法与加权求和平均算法相结合,以进一步降低噪声。以光学密码系统的解密过程为例,分析降噪效果。结果表明,当RGB三分量中心波长分别为621、549、449 nm,区间半径为26,BM3D算法中噪声水平参数sigma为3时,降噪效果最优,此时降噪图像与原始彩色图像真值之间的彩色峰值信噪比(C-PSNR)为91.11 dB,所提算法在优选波段的基础上有效地降低了噪声,为彩色全息重构图像降噪提供了新思路。

关键词：傅里叶光学光谱全息技术图像降噪加权求和平均算法三维块匹配算法

基于多维度动态衰减Transformer的轮胎检测算法应用

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电子测量技术 2024年第7期47卷 88-94页

作者：朱焕宇王明泉贾虎商奥雪谢绍鹏中北大学信息与通信工程学院太原030051

针对当前国内子午线轮胎缺陷分割困难、成本昂贵的问题,本文提出了如下解决方案,提出一种基于Swin Transformer和注意力特征金字塔的子午线轮胎缺陷分割算法Swin DAA,其中主要使用Swin Transformer作为主干特征提取网络,经过动态衰减注... 详细信息

针对当前国内子午线轮胎缺陷分割困难、成本昂贵的问题,本文提出了如下解决方案,提出一种基于Swin Transformer和注意力特征金字塔的子午线轮胎缺陷分割算法Swin DAA,其中主要使用Swin Transformer作为主干特征提取网络,经过动态衰减注意力特征金字塔增强语义表达能力,搭建由Python语言编写的软件平台,同时级联X射线载重轮胎检测系统采集图像,并且使用TCP协议与上位机通信、传输图像数据,最终将缺陷分割软件系统与MES工控系统连接,完成无人监守的自动化子午线轮胎缺陷分割。实验对比数据显示,本文中提出的Swin DAA网络的精准度达到了82.87%,召回率达到了85.22%,每秒传输帧数达到了11,所集成的软件能良好的完成子午线轮胎的实际监测要求。

关键词：动态衰减编解码器深度学习缺陷分割子午线轮胎

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昆仙胶囊治疗IgA肾病的免疫机制研究

中药药理与临床 2024年

作者：雷胄熙覃仁安王奇贾丹盛荟周成浩商雪莹马永燊江森何风雷张良广州白云山陈李济药厂有限公司研发中心广州医药集团有限公司广州中医药大学广州医药研究总院有限公司

目的：研究昆仙胶囊对免疫球蛋白A肾病（IgA肾病）的治疗作用与免疫机制。方法：使用牛血清白蛋白（BSA）+内毒素（LPS）+四氯化碳(CCl4)建立大鼠IgA肾病模型，造模后大鼠分组口服灌胃给药12周，末次给药后大鼠在代谢笼中收集24 h尿液... 详细信息

目的：研究昆仙胶囊对免疫球蛋白A肾病（IgA肾病）的治疗作用与免疫机制。方法：使用牛血清白蛋白（BSA）+内毒素（LPS）+四氯化碳(CCl4)建立大鼠IgA肾病模型，造模后大鼠分组口服灌胃给药12周，末次给药后大鼠在代谢笼中收集24 h尿液，采集血液，用于蛋白尿水平、血液生化学分析。动物麻醉处死，摘取肾脏，一侧肾脏用于病理组织学与免疫组化检测，另一侧肾用于转录组学分析，评价昆仙胶囊的治疗效果与免疫靶点。结果：与正常对照组相比，模型对照组大鼠的蛋白尿含量与肝肾功能指标显著升高，肾脏组织有显著的IgA沉积与免疫细胞浸润，有显著的肾损伤；与模型对照组比较，昆仙胶囊可以显著降低动物蛋白尿、ALT、UREA、Crea含量（P<0.05或P<0.01），降低IgA在肾脏的沉积，缓解肾脏损伤（P<0.01）。转录组结果显示，昆仙胶囊下调了白细胞迁徙通路中RAC2基因表达（P<0.05），上调LAT基因表达（P<0.05），在肠道免疫网络IgA通路中下调了MHC受体RT1-Ba基因表达（P<0.05），降低抗原提呈细胞的激活T细胞的效率。结论：昆仙胶囊通过作用于多个免疫靶标发挥抑制免疫的作用，缓解IgA肾病的肾损伤。

关键词：昆仙胶囊免疫球蛋白A肾病蛋白尿水平病理组织学免疫组化肝肾功能转录组

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结合三维边缘特征约束的网格模型优化方法

地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1138-1150页

作者：张昊王竞雪谢潇辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 中国科学院沈阳应用生态研究所辽宁省环境计算与可持续发展重点实验室沈阳110116

对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格... 详细信息

对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格为基础数据,利用变分原理构建能量函数,将网格模型优化问题转换为能量函数最小化问题。首先,从多视图像中提取三维边缘点,以三维边缘点构成的边缘轮廓来定位网格模型边缘区域;接着,利用灰度一致性测度构建数据项,利用顶点自身曲率构建平滑项,利用三维边缘轮廓约束构建附加约束项,将3个约束项构建为一个总体能量函数;最后,采用梯度下降法迭代求解总体能量函数最小值,将梯度变化量分配到网格模型的顶点上来驱动网格形变,以此优化模型。选取Strecha数据集中两个真实室外场景和ETH3D数据集中一个真实室内场景进行优化实验,使用ETH3D评估框架对实验结果进行评估。结果表明,经本文算法优化后的网格模型完整度和精度最高为89.76%、94.45%,本文算法在解决复杂几何结构建筑物模型边缘优化问题的基础上,提高了建筑物模型的准确程度。

关键词：网格模型优化灰度一致性正则化边缘约束能量函数变分法梯度下降法迭代求解