预期损失模型理论分析与最新解读

2008年金融危机以后,现行的金融工具减值模型就由于其信用损失确定的滞后性备受质疑,IASB和FASB也一直致力于构建具有前瞻性的金融工具减值模型来解决这一问题。2014年7月24日,IASB发布的IFRS 9正式引入预期损失模型,用以替代已发生损失模型。文章通过对预期损失模型发展历程的回顾、最新模型的解读、新旧模型的对比和实例运用的分析加以研究,有助于对预期损失模型有更好的了解,从而为我国更好地运用提供有益的启示。     

失效的弹弓论证与句子的指称——对张鑫毅批评的回应

张鑫毅诉诸丘奇—哥德尔—尼尔的弹弓论证来反驳本人关于句子指称事态的结论是失效的。弹弓论证默认了共指替换和组合原则,而共指替换应该包含两种形式:整句共指替换和组合共指替换。对两者不加区分的运用会导致乞题,而且该论证无法证明所有的假句子共指。从弗雷格本人关于概念作为函数的理论出发,可以发现,"真"和"假"不是代入对象之后的概念的值,而是一个高阶函数(带断言态度的句子)的值,因此,断言态度才指称真值。     

基于填充函数法的光滑分段半监督支持向量机

构造一个光滑分段函数,以逼近梯度直推式支持向量机模型中的不可微项,得到一种新的光滑分段半监督支持向量机模型。根据新模型的非凸特性,采用无参数填充函数法对其求解,以此避免参数调节的复杂过程,减小计算量.采用UCI数据库中不同规模的数据集,对新模型进行训练和测试,结果表明新模型可降低向量机的平均误分率,提高其分类性能。     

关联度分析法在消防事故根源分析中的应用

近几年,在国内兴起的体验式实操培训是离效培训形式,某自治区应急厅在此大背景下准备兴建自治区安全舷急实训基地,其中专门设置了针对一般民众的消防事故体验培训区,该场地的设计首要考虑针对消防事故进行根源分析,才能在培训区中有针对性的设计知识点,有效对民众进行消防培训,从而提高民众消防安全意识;同时,还考虑到不同原因与消防事故损失的关联度,针对主要原因,提出有针对性的防范措施与建议,为消防部门和民众有重点地预防消防事故创造了一定的条件。     

基于改进雷达图的配电系统电能质量评估方法

本文针对配电系统电能质量综合评估存在的评估指标权重分配过于主观或客观的问题,提出一种基于改进雷达图法的配电系统电能质量评估方法。该方法利用最小偏差组合权重法计算各评估指标的最优组合权重。并在传统雷达图的基础上对各指标轴间夹角值的确定和特征向量的选取两方面做了进一步的改进。首先采用扇形区域取代原始的三角形区域,并利用最小偏差组合权重法计算各指标轴间夹角值。其次选择新的特征向量构造评估函数对配电系统电能质量进行综合评估。最后通过对某钢铁厂棒材变电站10kV配电系统电能质量进行综合评估,验证了该方法的可行性和合理性。较传统雷达图而言,改进雷达图法解决了传统雷达图法中各指标间信息共用以及评估结果不唯一的问题,使评估结果更加准确合理。     

基于EKF+EKS的BCG动态高斯模型滤波研究

心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号属于微弱信号,现实采集的BCG信号通常包含采集环境干扰和个体差异,因此缺乏健康个体的BCG信号模板和适用于BCG信号的降噪方法。提出一种基于高斯核函数的动态BCG信号模型,在动态高斯模型的基础上,应用扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波平滑对BCG信号进行复合滤波。该模型提供健康个体的BCG信号,包括H波、I波、J波、k波、L波和M波特征。经联合扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼平滑滤波后的BCG信号比其他传统滤波器滤波后的BCG信号信噪比更高。基于动态高斯模型合成的BCG信号能完整表达健康个体的BCG信号特征,联合扩展卡尔曼滤波和扩展卡尔曼平滑的复合滤波,对BCG信号的滤波达到了更好的降噪效果。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。