关于系统产生连续亏损的讨论

作者：来源：日期：2006-08-02 点击：221

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　　D、概周期
　　如在一元数据有部分数值，在它们之间都参与构成的间隔值X
　　E、概周期扩张分布
　　一般的数据分布，其中指标I只表示次序。数据二元合成的“间隔”聚焦为概周期。体系模型可作概周期的扩张
　　
　　。数据经二元合成的概周期扩张为三元合成，即三元间隔扩张。同样对四元、六元…等间隔，也可以有五元、
　　
　　七元…等间隔扩张。体系扩张的一種简便扩张方式是加法外推（或内推）。
　　
　　3> 、浮动频率
　　认为用傅立叶级数或更广泛的其它类似的谐和频率函数多项式拟合无限容量的数据在理论上是恰当的，而拟合
　　
　　有限容量的数据，可能引入信息失真，有
　　时可能失去重要信息。为减少信息的失真，提出一種浮动频率多项式。
　　l
　　yi=a0+?ajcos(bjxi+cj)
　　j=1
　　式中，a0，aj，bj，cj(j=1，2，…，l)都是独立参数；bj与频率有关，fj=bj/2p,共有l个浮动频率，它们一般
　　
　　并不谐和。xi（i=1,2,…,n）代表时间或空间并假设为单调增加或单调减少分布。yi（i=1,2,…,n）为xi的
　　单值映射，常取奇点值（极大值、极小值、零点、拐点等）
　　4>、随机性的否定
　　提取有效信号的方法。
　　A、简单随机游动
　　简单随机游动可作为许多客观现象的模型，并且显示出不同程度的近似真实性。
　　公式：sn(+1,-1)=x1+x2+…+xn
　　其中x1，x2，…，xn是整数集I=?+1，-1?中以固定概率出现的、独立分布的元素。
　　B、等概率简单随机游动
　　对简单随机游动，假设出现+1和-1的概率相等，即为等概率简单随机游动。等概率简单随机游动下的sn(+1,-1)
　　
　　主要作为提取信息时识别“纯噪音”的对应分布。
　　
　　5>、信息的综合
　　A、信息之间的关系
　　a、定性和定量关系。要求对预测作出定量和定性两方面的描述。
　　b、整体和局部的关系。即从整体和局部两方面进行预测，以提高预测的质量。
　　c、平行关系。即信息的多重性，提出从一个体系中可能取得不同種类的信息，从单一体系中，不同的处理方
　　
　　式，结果未必完全相同。
　　d、连接关系，即因果关系。如前项信息可以影响后项信息。
　　e、动态关系。在多因子连接关系中，如果某项信息依照一定的时延函数影响到另一项信息，则构成动态关系
　　
　　。
　　B、信息综合的特点
　　(a)、主观因素占突出地位。
　　(b)、预测程序随着结果检验不断更新，难于固定。
　　(c)、信息处理量随着综合过程迅速增加。
　　6>、事件预测的置信水平
　　事件预测只有“發生”和“不發生”两種状态。确定置信水平的主要依据是数据本身的性质。初步考虑下列假
　　
　　设：设数据容量为n
　　,当置信水平取(1-a)时，na可看作是数据体系中的不确定频数。这“不确定频数”可能是“偶然的干扰”容量
　　
　　，也可能是“内在信息”容量。
　　不漏报的置信水平：(1-a)@rn/(n+1)
　　不错报的置信水平：(1-b)@rm/(m+1)
　　其中：一段时间（空间）内，發生n次事件，相应的预测为m次。n次事件中有rn次与预测相符合，m次事件中有
　　
　　rm 次与预测相符合。
　　2、《灰色预测》
　　通过少量的、不完全的信息，建立灰色微分预测模型，对事物发展规律作出模糊性的长期描述（模糊预测领域
　　
　　中理论、方法较为完善的预测学贩NВ�
　　灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。灰数的生
　　
　　成，就是从杂乱中寻找出规律。同时，灰色理论建立的是生成数据模型，不是原始数据模型，因此，灰色预测
　　
　　的数据是通过生成数据的GM(1,1)模型所得到的预测值的逆处理结果。
　　

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