基于累积前景理论的可变下标犹豫模糊语言多准则投资组合优化

将累积前景理论的价值函数引入投资组合决策,从行为金融学的角度对传统整数犹豫模糊语言术语集下标进行改进,改进后的可变下标犹豫模糊语言术语集不仅可以反映投资人对金融产品的不确定程度,还能描述投资人给出评价本身时对收益或损失的心理感知.在单投资者多准则评价视角下,利用可变下标的犹豫模糊语言多准则投资组合评价系统对不同股票进行量化评价,针对激进型、稳健型和保守型3类投资者分别提出收益最大化、风险最小化犹豫模糊语言投资组合模型,通过对等价非线性模型求解得到投资组合的最优解.最后,利用数值仿真验证所提出模型和方法的有效性.     

软件质量的一些度量因子

描述了软件项目质量管理中常用的一些度量因子及其相关统计计算方法,并对每个度量因子所表示的质量属性进行了详细说明,还对软件缺陷和纠错优先级进行了分类量化说明,提出了在实际项目管理中对软件缺陷进行纠错时应遵循的方法.     

考虑投资者朋友关系和预期效用的P2P借贷个性化投资推荐方法

随着互联网技术的快速发展,在线P2P借贷市场投资推荐已经成为网络金融领域的重要研究方向.对于P2P借贷市场潜在投资者来说,需解决的关键问题包括2个方面：1)如何选择真正符合自己投资需求和偏好的投资项目;2)如何将自己的投资金额在这些投资项目中进行合理分配.以往关于这两者的研究主要是侧重在借贷项目的违约风险预测、投资项目全局推荐及投资组合优化等方面.而随着研究的深入可以发现,仍在投资者效用无差异假设及投资者历史交易数据的基础上设计推荐模型,将难以满足不同风险偏好投资者的投资决策需求,保证推荐的有效性.鉴于此,1)基于Prosper平台历史数据建立P2P关联网络模型,并分别计算借贷项目和投资者的概念特征,得出相应的概念模型;2)进一步考察P2P关联网络模型中的投资者朋友关系,以捕获投资者之间投资行为的相互影响,发掘投资者投资行为的影响因子,并将其应用于借贷项目兴趣度的预测,以提高投资项目推荐的有效性;3)在此基础上,从预期效用理论出发,进一步考虑投资者风险偏好对投资需求的影响,建立个性化投资组合推荐框架,以提高其投资的满意度和经济性能;4)将其推荐结果与其他基准模型的推荐结果进行对比分析,以综合评价其推荐效果.在Prosper平台真实数据的基础上进行了详细的实验测试,结果表明:该方法相较于传统的投资推荐方法具有更好的推荐效果.     

军用型号项目软件复用成本度量模型

针对军用型号项目软件研制过程中普遍存在的软件复用行为,提出了一种复用成本度量方法,对传统的COCOMO2.0成本度量模型进行了改进,采用改进的功能点法估计软件实际规模,适当调整模型中的评估项,增加了度量系统复用的成本驱动因子及系统通用特性统计项（GSC）,建立了相应的量化评估及DI分级表,形成了军用型号项目软件进度、成本估计模型,使用改进的度量模型对某军用型号项目进行了成本度量,验证了方法的有效性。     

概率盒框架下多响应模型确认度量方法

在随机和认知混合不确定性表征的概率盒框架下,提出一种多响应模型确认度量方法.概率盒框架下的模型确认度量主要采用面积方法量化仿真与实验结果的一致程度,但传统面积度量方法并不适用于多个相关响应量的多输出确认度量问题.不确定性条件下多响应量模型确认度量问题,实质上是量化计算模型的多个响应量的联合概率分布与实验观测数据所服从的联合概率分布之间的差异程度.对此,引入马氏距离的概念对多响应量模型确认度量问题进行降维,以马氏距离作为转换的统计量,将多响应量的多指标确认度量问题转化为马氏距离的综合指标度量问题.数值仿真算例验证了所提出方法的正确性和稳定性,并将该方法应用于“2014年圣地亚验证与确认挑战问题”的研究.研究表明,基于概率盒和马氏距离的确认度量方法可以有效解决多相关响应量多输出模型确认度量问题.     

一种通用的软件功能规模度量模型

功能规模度量（FSM）方法通过量化用户功能需求(FUR)而得到软件功能规模。针对不同的功能规模度量方法都是使用不同的抽象来描述一个软件系统的问题,提出了一种通用的FSM模型。根据软件系统的抽象模型,首先对度量所涉及的数据组和事务进行了泛化,然后以IFPUG FPA为例详细说明了该通用模型和FPA之间的转换过程,最后给出了度量过程的算法描述。     

软件度量模型及其方法的研究

如何提高软件的质量始终是软件工程领域研究的重要方向。基于度量的量化管理是目前最有效的质量保证手段之一,为此对软件度量的概念和范围进行了研究,提出了一种软件度量模型和度量指标,并对相关度量模型方法进行了比较。     

BH-Quant智能量化策略辅助设计平台的研究与实践

量化交易已在国外高频金融交易领域的广泛应用,但国内现有量化交易平台存在数据模型单一、策略有限、辅助功能少等不足,为解决上述问题,本文设计了一种智能的量化策略辅助设计平台,该平台引入了深度学习框架,利用人工智能技术训练模型和设计策略,并将预测结果通过可视化技术呈现,为投资者提供按自己的风险偏好选择投资组合提供辅助设计平台。     

基于UML模型的全功能点自动化度量

软件规模在项目估算和决策中起着举足轻重的作用。基于软件需求从用户角度和功能角度度量规模的全功能点(FFP)广受欢迎,但为手工操作,弊端显而易见,所以亟需自动化度量。本文提出并实现了基于UML模型全功能点自动化度量系统,不但能得到精确的量化结果,而且能减轻工作量、降低花费,以及很大程度上避免抽取数据及度量过程中差错所造成的风险,更重要的是具有可重复性,从而易于功能规模度量方法的推广。     

软件库依赖图谱的复杂性度量方法及其潜在应用

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质量.通过分析与软件库的耦合强度,来量化由软件库的依赖关系而引入客户代码的复杂性和多样性.首先,根据客户代码与软件库之间方法的调用关系建立软件边界图模型,区分开客户代码和软件库的代码边界;进而基于此提出一套软件库依赖图谱的复杂性度量指标RMS,用以量化不同来源软件之间的耦合强度.在实验过程中,挖掘Apache开源社区中10个流行软件所有历史版本数据,最终收集到7 857个真实项目间依赖缺陷问题.在上述真实数据基础上,结合所提出的复杂性度量指标RMS,利用假设验证方法开展实证调查研究来探讨:H1:风险因子更高的边界节点是否更容易引入更多数量的项目间依赖缺陷; H2:风险因子更高的边界节点会是否更容易引入严重等级高的项目间依赖缺陷; H3:RMS度量指标数值多大程度地影响了引入项目间依赖缺陷数量和严重等级.实验结果表明,根据RMS度量指标评估,与软件库耦合度更高的边界节点容...     

隐私保护的信息熵模型及其度量方法

隐私的量化是隐私保护技术的重要支撑,信息熵作为信息的量化手段,自然可以用于解决隐私度量问题. 基于Shannon信息论的通信框架,提出了几种隐私保护信息熵模型,以解决隐私保护系统的相关度量问题,主要包括：隐私保护基本信息熵模型、含敌手攻击的隐私保护信息熵模型、带主观感受的信息熵模型和多隐私信源的隐私保护信息熵模型.在这些模型中,将信息拥有者假设为发送方,隐私谋取者假设为接收方,隐私的泄露渠道假设为通信信道;基于这样的假设,分别引入信息熵、平均互信息量、条件熵及条件互信息等来分别描述隐私保护系统信息源的隐私度量、隐私泄露度量、含背景知识的隐私度量及泄露度量;以此为基础,进一步提出了隐私保护方法的强度和敌手攻击能力的量化测评,为隐私泄露的量化风险评估提供了一种支撑;最后,针对位置隐私保护的应用场景,给出了具体的信息熵模型及隐私保护机制和攻击能力的度量及分析.所提出的模型和隐私量化方法,可以为隐私保护技术和隐私泄露风险分析与评估提供可行的理论基础.     

不确定环境下基于VaR和CVaR的投资组合优化模型

对不确定环境下的投资组合问题进行研究,使用不确定测度来定义不确定环境下的VaR和CVaR,并用VaR和CVaR度量风险,建立基于VaR和CVaR风险控制的投资组合优化模型,并设计了集成遗传算法、99-方法的混合智能算法来求解此模型,最后通过实例验证了模型和算法的有效性。     

软件质量度量及其模型指标的研究

软件开发技术是信息技术的核心,如何提高软件的质量始终是计算机科学领域研究的重要方向之一,基于度量的量化管理是最有效的质量保证手段。阐述了度量的概念和范围,提出了一种软件度量模型,并对相关度量模型方法进行了比较。     

基于ER,DFD图的功能点度量方法

功能点分析是一种广泛使用的度量软件功能大小的方法,它不依赖于实现语言,度量出来的结果也可以在不用的开发过程中进行比较。ER图（Entity—Relationship Diagram）和DFD图（Data—Flow Diagram）是在结构化分析过程中导出的分析模型的形式。本文所提出的基于ER,DFD图的功能点度量方法是为了革除了传统的依靠手工操作所带来的种种弊端的同时可得到精确的量化结果,而且减轻了工作量,降低了各种风险。     

效用理论在信息安全投资优化中的应用

为了解决组织预算过程中信息安全投资最优的问题,建立了安全投资与风险控制的关系模型,对安全投资的有效性进行了研究,提出了降低事件发生概率有效性及缓解损失有效性的新概念.采用效用理论作为组织财富、风险损失和安全投资的描述模型,指数效用函数作为组织投资收益的描述模型.分析了安全投资的边界,使用求偏导数取极值的方法对投资效用函数进行了研究,并求得最小投资的解.应用实例表明,基于效用的风险度量方法是科学的,损失效应越大的安全事件需要更大的安全投资.     

基于TF-IDF算法的P2P贷款违约预测模型

针对目前P2P贷款违约预测模型受限于借贷双方信息不对称性,未考虑投资人之间差异性的问题,提出了基于信息检索词频-逆文本频率（TF-IDF）算法的P2P贷款违约预测模型。首先以投资效用理论为基础,利用投资人历史投资收益率、贷款利率出价等信息,建立基于投资人效用的贷款违约预测模型;然后,借鉴信息检索TF-IDF算法,构造投资人逆向投资比例因子,对投资人差异性进行量化度量,优化模型中投资人权重计算因子。实验结果表明,该模型预测准确度与其他模型相比平均提高了6%左右,并在不同的测试数据集上都保持最优。     

结构化数据的隐私与数据效用度量模型

针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩阵进行运算;其次,引入隐私偏好函数,度量敏感属性随时间的变化;然后,分析隐私保护模型,量化隐私保护技术产生的变化;最后,构建度量空间,给出了隐私量、数据效用和隐私保护程度计算式。通过实例分析,该度量模型能够有效反映隐私信息量。     

基于Vague集相似度量的股票选择

选择具有投资价值的股票是股市投资者面临的现实问题,价值发现型的投资理念迫切需要科学的股票选择方法与之相对应.本文基于Vague集相似性度量提出一种价值型股票投资的选择方法.用Vague集核属性构建价值型股票评价体系后,使用本文提出的Vague集相似性度量方法挑选出与目标预期相符的股票.本文的方法对于投资者选择适合投资的股票具有现实意义.     

改进的软件自动测试投资回报分析

盲目进行自动化测试将可能得不偿失。增强投资回报（SROI）模型虽然估算出了自动测试风险发生的阈值,但没能给出与之相比较的每次维护风险因子的计算方法。在分析各种不确定风险因素基础上,提出一种软件自动测试投资风险分析方法。该方法利用决策树研究每次维护风险因子的分布情况,估算出每次维护风险因子的值,通过该值与其阈值比较,得到自动测试风险发生的概率。最后通过实例说明该方法的有效性。     

面向云数据的隐私度量研究进展

隐私保护技术是云计算环境中防止隐私信息泄露的重要保障,通过度量这种泄露风险可反映隐私保护技术的隐私保护强度,以便构建更好的隐私保护方案。因此,隐私度量对隐私保护具有重大意义。主要对现有面向云数据的隐私度量方法进行综述：首先,对隐私保护技术和隐私度量进行概述,给出攻击者背景知识的量化方法,提出云数据隐私保护技术的性能评价指标和一种综合评估框架;然后,提出一种云数据隐私度量抽象模型,从工作原理和具体实施的角度对基于匿名、信息熵、集对分析理论和差分隐私四类隐私度量方法进行详细阐述;再从隐私度量指标和度量效果方面分析与总结这四类方法的优缺点及其适用范围;最后,从隐私度量的过程、效果和方法三方面指出云数据隐私度量技术的发展趋势及有待解决的问题。