组合理论

摘要： 由于证券投资的收益具有不确定性,所以将马克维茨证券组合投资Bayes估计引入证券投资风险的分析中,本文介绍了证券投资风险分析中的组合理论,以及在预测证券走势时对Bayes估计的运用,并相应的运用实际数据进行定量分析.组合理论的原理是通过将资产分散投资的方法降低风险.Bayes估计运用前一天的数据预测未来股票走势.据此,投资者可以采取有效措施对风险进行科学管理以减少证券投资活动中的损失.

摘要： 船舶数据库优化和查询结果好坏直接影响船舶信息管理系统的性能,针对当前单一方法无法有效实现大规模船舶数据库优化和查询问题的求解,为了加快船舶数据库优化和查询效率,设计了基于组合理论的船舶数据库优化和查询方法。首先分析国内外当前船舶数据库优化和查询研究现状,找到当前船舶数据库优化和查询方法存在的局限性,然后采用粒子群算法对大规模船舶数据库优化和查询问题进行求解,然后在此基础上,引入蚁群算法进行大规模船舶数据库优化和查询问题进一步求解,最后与单一方法进行船舶数据库优化和查询对比实验,结果表明,本文方法的船舶数据库优化和查询速度快,可以在短时间内找到用户需要的信息,而且船舶数据库查询精度更高,是一种性能优异的船舶数据库优化和查询方法。

摘要： 在排列组合问题中，常常会遇到一些几何计数问题，也就是利用排列组合理论，进行几何对象，如点、线、角、三角形等的计数问题．这类问题不仅能考察学生对排列组合理论的掌握情况，而且具有一定的趣味性．下面试举几例权作抛砖引玉之用．

摘要： 针对固定电价和溢价机制相结合的市场机制下风电发电商在电力市场中的电量分配问题,提出了以投资组合理论处理电价不确定性的不同时间尺度多级市场电量分配模型,同时结合场景分析方法处理了风电出力不确定性的影响.应用该模型,对风电商在合同市场、月度市场、日前市场和实时市场4个市场年度总电量的分配比例进行了计算,同时根据风电商参与电力市场情况对该市场机制进行分析.研究结果表明:所提出的模型能使不同风险偏好的风电商较好地权衡收益和风险,市场机制中的溢价补贴对激励风电商参与电力市场的效果非常明显,将风电商从固定收购机制引导向市场的关键是如何设置合理的补贴比例.%Aiming at the problem of wind power energy allocation in electricity market under the market mechanism of combining fixed price and subsidy, a multi-level market power allocation model with different time scales to deal with the uncertainty of electricity price by portfolio theory was proposed. The influence of uncertainty of wind power output was processed by scenario method. The model was used to calculate the proportion of the total electricity supply in the contract market, the monthly market, the day-ahead market and the real time market. The market mechanism was analyzed according to the wind power supplier' s participation in the electricity market. The results indicate that the proposed model can make the wind power supplier with different risk preferences better balance the gains and risks. The premium subsidy in the market mechanism is very obvious to the wind power suppliers to participate in the electricity market, and how to set a reasonable propor-tion of subsidy is the key to guide the wind power supplier to participate the electricity market.

摘要： Power grid dispatching has produced large amount of multi-source heterogeneous data with high complexity,and it is the inevitable development trend of intelligent dispatching that power data are transformed into knowledge by data mining.An analysis model of multi-source heterogeneous data based on big data in power dispatching and control system has been established and a frequent item set mining algorithm for processing big data has been proposed.The distributed statistics has been introduced into mining frequent item sets.Combining MapReduce programming and combinatorics,the target frequent item set mining has been completed via scanning transaction database with the proposed algorithm and thus there is no need to scan database again for mining while support degree is under variation.This algorithm has been promoted to solve the problem of multiple scanning transaction database and low mining efficiency.Compared with other frequent item set mining,the algorithm takes advantage of Hadoop in dealing with fault information transaction database.Experimental results show that the proposed algorithm performs well in expansibility and has less time cost with large transaction database and that the method adopted has provided useful knowledge for intelligent analysis and decision making with comprehensive optimal objectives of accuracy,security,economic and others,which single data source could not achieve.%电网调度运行过程中产生海量复杂度高的多源异构数据,利用数据挖掘将这些数据转化为知识是调度智能化发展的必然趋势.为此,构建了基于调控大数据的多源异构数据分析模型,提出了一种能够处理大数据的频繁项集挖掘算法,将分布式统计引入到频繁项集挖掘过程.该算法根据组合学原理,利用MapReduce扫描一次数据库从原始事务数据库中完成频繁项集的整个挖掘过程;且在支持度阈值改变的情况下无需重新扫描数据库进行挖掘,改进了现有频繁项集挖掘算法多次扫描事务数据库和挖掘效率低的问题.通过利用Hadoop平台对故障信息事务库进行处理,将所提出的算法与其他频繁项集挖掘算法进行了对比验证实验.实验结果表明,所提出的算法不受支持度阈值的影响,处理海量事务数据算法时间开销小,可为实现以准确、安全、经济等目标综合最优的调度智能化分析和决策提供有益的知识.

摘要： 在理论上,现有关于风、光、储容量优化问题通常是基于系统短期运行条件下的优化,而未能考虑长期投资效益的波动性,风、光、储项目投资的安全性、经济经无法兼顾,甚至有资金浪费的可能.在实践中,目前国家支持对于风光储示范工程的投资建设,尚未针对风光储容量投资方案提出有效的模型及分析方法.对此,本文基于马科维茨投资组合理论,考虑风电、光伏发电收益风险,构建投资组合优化模型,确定在一定风险水平下的风、光、储最优投资容量,以期对实际工程投资建设方案提供理论依据.

摘要： 在理论上,现有关于风、光、储容量优化问题通常是基于系统短期运行条件下的优化,而未能考虑长期投资效益的波动性, 风、光、储项目投资的安全性、经济经无法兼顾,甚至有资金浪费的可能.在实践中,目前国家支持对于风光储示范工程的投资建设,尚 未针对风光储容量投资方案提出有效的模型及分析方法.对此,本文基于马科维茨投资组合理论,考虑风电、光伏发电收益风险,构建 投资组合优化模型,确定在一定风险水平下的风、光、储最优投资容量,以期对实际工程投资建设方案提供理论依据.

摘要： 本文在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验，得出研究结论认为，深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行。

摘要： 本文在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验，得出研究结论认为，深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行。

摘要： 本文在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验，得出研究结论认为，深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行。

摘要： 本文在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验，得出研究结论认为，深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行。

摘要： 本文在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验，得出研究结论认为，深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行。

摘要： 本文在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验，得出研究结论认为，深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行。

摘要： 本发明公开了一种基于组合理论的类自然语言的语义信息抽取方法及系统，该系统包括：规则建立模块，用于根据已有的本体、语义词典和分类体系建立规则体系，其语义规则以类似自然语言的书写格式定义；规则组合模块，连接规则建立模块，用于根据规则体系组合匹配训练集，生成可选语义规则的机制；数据匹配模块，连接规则组合模块，用于根据匹配训练集对目标文本进行数据匹配，并获得目标文本的语义信息。本发明提出的一种基于组合理论的类自然语言的语义信息抽取方法及系统，其语义信息丰富、准确率和召回率高，成本低，可产业化。

摘要： 本发明提出了一种基于组合理论的文本信息处理系统及方法，解决了文本数据分析问题，可充分释放文本信息的价值，其包括：基本元素层，用于定义最底层的基本元素和执行基本元素的匹配逻辑；组合逻辑层，连接基本元素层，用于定义一种或多种组合逻辑，组合逻辑用于将基本元素粘合成组合性表达元素；编程接口定义层，连接组合逻辑层，定义一个或多个可通过编程实现的规则表达接口；抽取支持层，连接编程接口定义层，用于根据匹配规则抽取文本信息，并将文本信息以规则表达；类自然语言描述层，连接抽取支持层，以类自然语言的格式来描述规则；类自然语言描述解析及优化组件，连接类自然语言描述层；支持组件，连接类自然语言描述解析及优化组件。

摘要： 本发明公开了一种基于组合理论的类自然语言的语义信息抽取方法及其系统，运用先进的语义分析技术，对基于web的大数据进行深度分析和挖掘，在海量的web数据中挖掘有商业价值的信息，可运用于广大中小型企业的商业智能服务领域，可为中小企业提供预测市场需求变化、预测竞争对手的行动、发现新的和潜在的竞争对手、支持技术开发决策、支持营销战术决策等方面的商业智能服务以及产品精准营销服务，并且大大降低了企业商机情报获取成本，提高获取信息的能力，极大的增强企业的竞争力。

摘要： 本发明提供了一种基于投资组合理论的用户侧储能容量配置方法，包括以下步骤：步骤S01：预测储能寿命；步骤S02：建立基于投资组合理论的储能全寿命周期优化配置模型；步骤S03：根据配置模型得到储能容量配置；所述步骤S02包括投资组合、不同市场下储能运行效益和风险和储能运行效益计算模型。本发明针对用户侧储能经济容量优化配置问题，充分考虑用户侧储能可参与并获利的市场以及可能面临的风险，考虑储能实际运行寿命测算，在全寿命周期成本的基础上建立基于投资组合理论的储能优化配置模型，充分挖掘用户侧储能在不同市场下的价值及可能面临的风险。

摘要： 本发明为基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，基于我们提出的基于空间众包(SC)的系统，提供让外卖包裹搭乘现有的出租车的机会，加快配送进程，提高用户体验。首先基于已有算法处理乘客乘坐查询，然后使用改进的基于区域重要性水平排序的算法将适当的食物递送请求插入到已有路径中。最后，我们提出了一个基于现代投资组合理论的排序模块来推荐配送路径，从而在配送成本和及时服务之间达到平衡。基于三个真实世界数据集的评价表明，我们所提出的算法能够为参与的司机提供至少17％的利润上升。

摘要： 本发明公开了一种基于组合理论的低幼儿小提琴启蒙教学方法，包括以下步骤：（1）唱打；（2）组合唱打；（3）拨唱；（4）徒手弓法；（5）组合拉奏。该基于组合理论的低幼儿小提琴启蒙教学方法是一种符合国情的、适合3－6岁低幼儿童短期速成快乐学琴法，并从低幼儿童认知的心理出发，降低了幼童入门的学习难度。让学琴儿童在最短时间，以最少内容，而最快达到最佳学琴状态；使儿童从最初的被动接受学琴，到主动喜欢拉琴，自我欣赏认定，从而做到自我纠错研习，享受到自主学习管理带来的学习快感和成就，真正让孩子们发自内心地爱上音乐。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络算法和投资组合理论的品种选择方法和装置。包括：通过基于神经网络算法建立的产量预测模型预测可供种植品种中每个品种在不同自然条件下单独种植在预设区域内的产量；获取在预设区域内种植可供种植品种的约束参数值，约束参数值至少包括以下之一：在预设区域内种植的品种种类的上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例下限值；通过目标函数确定在预设区域内种植的品种组合参数的值，其中，目标函数基于投资组合理论确定，目标函数用于至少增加预设区域的产量期望或至少减小预设区域的产量方差。本发明解决了相关技术中的品种选择方法不够贴合实际的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于组合理论的类自然语言的语义信息抽取方法及其系统，运用先进的语义分析技术，对基于web的大数据进行深度分析和挖掘，在海量的web数据中挖掘有商业价值的信息，可运用于广大中小型企业的商业智能服务领域，可为中小企业提供预测市场需求变化、预测竞争对手的行动、发现新的和潜在的竞争对手、支持技术开发决策、支持营销战术决策等方面的商业智能服务以及产品精准营销服务，并且大大降低了企业商机情报获取成本，提高获取信息的能力，极大的增强企业的竞争力。

摘要： 本发明公开了一种基于组合理论的类自然语言的语义信息抽取方法及系统，该系统包括：规则建立模块，用于根据已有的本体、语义词典和分类体系建立规则体系，其语义规则以类似自然语言的书写格式定义；规则组合模块，连接规则建立模块，用于根据规则体系组合匹配训练集，生成可选语义规则的机制；数据匹配模块，连接规则组合模块，用于根据匹配训练集对目标文本进行数据匹配，并获得目标文本的语义信息。本发明提出的一种基于组合理论的类自然语言的语义信息抽取方法及系统，其语义信息丰富、准确率和召回率高，成本低，可产业化。

摘要： 本发明提出了一种基于组合理论的文本信息处理系统及方法，解决了文本数据分析问题，可充分释放文本信息的价值，其包括：基本元素层，用于定义最底层的基本元素和执行基本元素的匹配逻辑；组合逻辑层，连接基本元素层，用于定义一种或多种组合逻辑，组合逻辑用于将基本元素粘合成组合性表达元素；编程接口定义层，连接组合逻辑层，定义一个或多个可通过编程实现的规则表达接口；抽取支持层，连接编程接口定义层，用于根据匹配规则抽取文本信息，并将文本信息以规则表达；类自然语言描述层，连接抽取支持层，以类自然语言的格式来描述规则；类自然语言描述解析及优化组件，连接类自然语言描述层；支持组件，连接类自然语言描述解析及优化组件。