资源动态重组集群测控设备的自动化运行研究

资源动态重组可以有效地利用设备资源,自动化运行可以节约人力物力,二者相结合的资源动态重组集群自动化运行测控设备在新的发展背景下应运而生。在综合比较了国内外航天测控自动化运行现状的基础上,详细对集群测控设备资源动态重组下的自动化过程进行归纳整理,特别是对异常处置在测控自动化发展过程中的重要作用进行论证,提出异常处置将成为集群测控设备资源动态重组自动化发展重点方向的论断。     

基于最小二乘法的工具显微镜测量圆弧的方法

介绍通过测量圆弧上多个点的坐标,采用非线性最小二乘的方法对这些坐标点进行处理,得到一个拟合的最小二乘圆,进而求得该圆的直径和圆心坐标.经过多次试验,在万能工具显微镜上或坐标测量机上测量圆上的10个样本点,并进行最小二乘拟合处理,能在一定程度上弥补测量设备的不足,结果受个别大误差数据的影响较小,能够较好地满足测量要求.     

基于交易特征和反馈评价的P2P信任模型

提出了一种新的在P2P系统中基于交易特征和反馈评价的信任评估机制。为确定反馈评价的真实性,模型引入了时间衰减函数和事务影响参数,给出了反馈评价的可信度计算方法。实验仿真结果表明,该评估机制能够提高局部声誉和全局声誉的计算准确性,有效地抑制恶意节点。与信任模型PeerTrust和EigenTrust相比,该模型的性能优于其他两者,能够更好地应用于P2P电子商务系统中。     

基于STC89C52单片机智能教室灯光控制系统设计

教室作为学生学习的场所,是学生在校期间主要的活动场所.教室的用电量巨大,由于教室是公共场所,所以人们不会精心管理教室的用电,造成电能的极大浪费.传统电灯工作效率低、管理困难、耗能巨大,为了解决这些问题,文章采用STC89C52单片机设计智能教室灯光控制系统.系统根据教室灯光的状况、灯光强度、教室使用状态和教室人数等数据...     

K近邻及其集成模型的股票价格预测

为了验证股票的价格运动与过去应该是相似的这一假设,运用K近邻算法,将价格运动简单划分为涨跌两类进行预测,进行假设验证。使用滑窗方法比较现在的价格运动与何时的历史价格更为相似,将多个K近邻模型组合成集成模型,实现模型的泛化和策略收益的调整。使用中证500指数的历史价格数据进行预测实证,2017年～2018年9月的预测结果显示单个K近邻模型策略获得76. 72%的收益,现在的价格运动与遥远的过去更为相似,集成模型能更好地控制风险。该模型利用K近邻模型的含义验证了股票价格运动具有相似性,可以作为证券交易的择时策略。     

支持向量机在多因子选股的预测优化

使用财务数据构建一个多因子选股模型,在支持向量机分类上进行预测优化。选股上使用排序法对数据进行预处理,再使用支持向量机对股票收益进行分类预测,最后使用数据到分离超平面的距离进行排序,优化支持向量机的分类预测。实证中,从中证500成分股中选出股票组合,在2016年四季度到2018年一季度获得累计收益88. 96%。择时策略的均线策略和通道突破策略均能有效降低波动率和回撤。还使用高频数据来降低均线策略的滞后性,波动率又得到进一步降低。本模型利用支持向量机性质提高预测精度,结合技术分析优化了策略的收益,为多因子选股和交易提供了新的研究视角。