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三维地应力场BP反分析的改进

岩石力学与工程学报 2005年第1期24卷 83-88页

作者：戴荣李仲奎清华大学水利水电工程系北京100084

从回归分析出发,对地应力场的神经网络反分析进行了改进:采用线弹性有限元计算进行线性回归分析,获得优化参数的大致范围;应用均匀设计来确定计算参数不同水平的组合,进行弹塑性有限元计算获得训练的样本;采用Levenberg-Marquardt算法... 详细信息

从回归分析出发,对地应力场的神经网络反分析进行了改进:采用线弹性有限元计算进行线性回归分析,获得优化参数的大致范围;应用均匀设计来确定计算参数不同水平的组合,进行弹塑性有限元计算获得训练的样本;采用Levenberg-Marquardt算法来训练BP神经网络,以提高效率;使用及早停止和正规化方法来避免神经网络的过拟合问题;得到离散化的应力值后,用神经网络拟合出了以坐标为参量的全场应力函数。

关键词：岩石力学地应力场 BP神经网络均匀设计反分析

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防热复合材料发展与展望

复合材料学报 2011年第2期28卷 1-9页

作者：李仲平航天材料及工艺研究所先进功能复合材料技术国防科技重点实验室北京100076

以烧蚀型防热复合材料、非(微)烧蚀型防热复合材料、高温高效隔热复合材料以及高温透波复合材料为重点,简要总结了国内外防热复合材料发展现状,介绍了我国重点领域的突破与进展,并展望了未来防热复合材料的发展趋势。

关键词：防热复合材料碳/酚醛复合材料碳/碳复合材料高温高效隔热复合材料高温透波复合材料

目标日期基金应对养老金投资的有效性及最优策略选择

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系统工程理论与实践 2022年第12期42卷 3231-3246页

作者：陈峥李仲飞广东工业大学管理学院广州510520 南方科技大学金融系深圳518055

目标日期基金是一个典型的职业养老金投资计划,其核心是权益类资产配置比例呈现“下滑曲线”的形态,即随着退休年龄临近,投资于风险资产的财富比例会下降,这对于应对人口老龄化及老年经济风险具有重要意义.本研究基于生命周期理论,探讨... 详细信息

目标日期基金是一个典型的职业养老金投资计划,其核心是权益类资产配置比例呈现“下滑曲线”的形态,即随着退休年龄临近,投资于风险资产的财富比例会下降,这对于应对人口老龄化及老年经济风险具有重要意义.本研究基于生命周期理论,探讨了在退休养老规划方案定制过程中目标日期基金投资模式的合理性和可行性,研究发现:第一,考虑死亡率风险与工资波动,建立更加符合现实的养老金资产配置模型并求得最优适应性投资策略的解析解;第二,根据目标日期基金的特点,提出确定性策略的构造方法,对比适应性投资策略与确定性策略的投资表现,得到投资者的最优适应性投资比例呈现逐渐下降的形态,且养老目标日期基金的确定性策略在随机市场环境中的投资表现与适应性策略差异很小;第三,工资波动和养老金缴费水平、投资期限都会显著影响养老金的投资策略,风险厌恶程度和死亡率风险也会影响投资者的投资策略与效用水平.

关键词：目标日期基金死亡率风险工资波动确定性策略适应性策略

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安全第一准则下的动态资产组合选择

系统工程理论与实践 2004年第1期24卷 41-45,75页

作者：李仲飞姚京中山大学岭南学院金融系广东广州510275

　考虑连续时间金融市场的最优资产组合选择问题.在Black-Scholes金融市场设置下,利用Roy提出的安全第一(SafetyFirst)准则,导出了最优常数再调整资产组合投资策略的显式表达式.还将文中的结果与Markowitz均值-方差模型的最优资产组合... 详细信息

　考虑连续时间金融市场的最优资产组合选择问题.在Black-Scholes金融市场设置下,利用Roy提出的安全第一(SafetyFirst)准则,导出了最优常数再调整资产组合投资策略的显式表达式.还将文中的结果与Markowitz均值-方差模型的最优资产组合投资策略进行了比较,并给出概念与结论的一些经济学解释和应用.

关键词：动态资产组合选择安全第一准则常数再调整资产组合投资策略 Black—Scholes型金融市场

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基金的交易券商网络与投资业绩

系统工程理论与实践 2023年第10期43卷 2807-2826页

作者：杨小欣李仲飞广东金融学院金融与投资学院广州510521 南方科技大学商学院深圳518055

基金业绩一直都是基金研究的核心问题.本文基于中国独特的基金--券商分仓数据构造基金之间的交易券商网络,发现基金在交易券商网络的中心度越高,基金投资业绩越好.机制分析发现,当基金处于交易券商网络的中心位置,其买入的股票与卖出的... 详细信息

基金业绩一直都是基金研究的核心问题.本文基于中国独特的基金--券商分仓数据构造基金之间的交易券商网络,发现基金在交易券商网络的中心度越高,基金投资业绩越好.机制分析发现,当基金处于交易券商网络的中心位置,其买入的股票与卖出的股票在未来盈余公告的收益差更大,表明处于网络中心位置的基金通过预测公司盈余信息进行获利的能力更强.若按交易动机将基金的交易行为划分为基于价值需求和流动性需求的买卖行为,本文发现处于网络中心位置的基金通过预测公司盈余信息获利的能力主要体现在基于价值需求的交易行为上.异质性分析发现,基金的交易券商网络中心度溢价现象只在资产管理规模小的基金公司、非危机时期、流动性需求低的基金中存在.研究结果表明我国基金存在交易券商网络中心度溢价现象的原因可能是基金从交易券商网络中获取私有信息,这种信息网络的确能给基金带来超额收益.本文的研究反映我国资本市场中业务关系网络的重要性,有助于理解我国资本市场的信息传递机制、业务网络经济效应,对基金投资者有现实参考意义.

关键词：基金业绩交易券商网络业务关系信息优势

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AR自编码扩频通信系统的性能分析

电子科技大学学报 2005年第5期34卷 585-588页

作者：魏梅李仲令殷飞电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都610054

介绍了自编码扩频通信的原理,提出了利用自回归滤波的方法从信源序列中提取扩频码的AR自编码扩频系统,并对该系统的误码性能和多址通信能力进行了理论分析和仿真。分析与仿真结果表明,AR自编码扩频系统改善了普通自编码扩频系统的误码性... 详细信息

介绍了自编码扩频通信的原理,提出了利用自回归滤波的方法从信源序列中提取扩频码的AR自编码扩频系统,并对该系统的误码性能和多址通信能力进行了理论分析和仿真。分析与仿真结果表明,AR自编码扩频系统改善了普通自编码扩频系统的误码性能,提高了系统的多址能力,为自编码扩频通信的实际应用提供了可选的方案。

关键词：自编码扩频通信谱估计 AR模型误码性能多址性能

带有随机收入与时变风险厌恶系数的最优投资-消费问题

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系统工程理论与实践 2017年第7期37卷 1665-1678页

作者：李仲飞陈峥中山大学管理学院广州510275 中山大学岭南学院广州510275

本文考虑具有随机收入与时变相对风险厌恶系数的消费者的最优投资-消费问题.假定消费者参与工作获得工资,进行消费并将财富投资到一个风险资产和一个无风险资产,目标是最大化工作期消费和退休时刻财富的期望效用.其中,工资过程是随机的... 详细信息

本文考虑具有随机收入与时变相对风险厌恶系数的消费者的最优投资-消费问题.假定消费者参与工作获得工资,进行消费并将财富投资到一个风险资产和一个无风险资产,目标是最大化工作期消费和退休时刻财富的期望效用.其中,工资过程是随机的并服从一个几何布朗运动,在不同时刻,消费者对消费的偏好由一个时变的风险厌恶系数刻画.本文假定金融市场是完备的,采用鞅方法求解,得到最优消费与投资的解析表达式,并对最优消费和投资策略进行敏感性分析.结果表明,当消费者拥有时变风险厌恶系数时,初始财富的大小对其最优期望消费路径影响很大.当消费者面临工资风险时,投资策略中出现了新的对冲项.当消费者流动性财富增大时,消费者消费-收入比增大,但绝对消费水平的变化不确定.

关键词：随机收入时变相对风险厌恶系数鞅方法最优策略

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自编码扩频和直接序列扩频的性能比较

电子科技大学学报 2003年第5期32卷 473-476,529页

作者：李仲令郭燕周亮电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都610054

基于自编码扩频在传输数字信息时能实现扩频码动态可变的现象,讨论了自编码扩频的原理、传输特性,引入等效扩频增益描述其性能变化,并针对自干扰现象提出了改进方法。通过分析和仿真表明,虽然自编码扩频的增益与经典扩频实际上相同,但... 详细信息

基于自编码扩频在传输数字信息时能实现扩频码动态可变的现象,讨论了自编码扩频的原理、传输特性,引入等效扩频增益描述其性能变化,并针对自干扰现象提出了改进方法。通过分析和仿真表明,虽然自编码扩频的增益与经典扩频实际上相同,但是通信的隐蔽性得到了改进。

关键词：扩频通信伪随机序列自编码扩频直接序列扩频

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基于稀疏贝叶斯学习的稳健STAP算法

系统工程与电子技术 2023年第10期45卷 3032-3040页

作者：李仲悦王彤西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

为了提高阵列幅相误差和格点失配情况下稀疏恢复空时自适应处理(sparse recovery space-time adaptive processing,SR-STAP)算法的性能,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健SR-STAP算法。首先,利用空时导向矢量的Kronecker结构构建SR-STA... 详细信息

为了提高阵列幅相误差和格点失配情况下稀疏恢复空时自适应处理(sparse recovery space-time adaptive processing,SR-STAP)算法的性能,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健SR-STAP算法。首先,利用空时导向矢量的Kronecker结构构建SR-STAP误差信号模型;然后,利用贝叶斯推断和最大期望算法迭代求取角度多普勒像和误差参数;最后,利用求解参数估计精确的杂波加噪声协方差矩阵并计算权矢量。仿真实验表明,所提算法能够显著提高稀疏信号模型失配时的目标检测性能。

关键词：空时自适应处理阵列幅相误差格点失配稀疏贝叶斯学习