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关键词： 资产定价   股票收益预测   机器学习   神经网络   非线性模型   多层感知机  

摘要： 在金融资产定价模型修正过程中,非线性因素常被选择性忽视.本文运用机器学习中的前馈神经网络方法,将先验分类信息引入前馈神经网络构建了三种基于多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP)的优化模型:混合神经元MLP、单分类混合MLP和多分类混合MLP,以预测中国股票市场收益,并将其预测效果与基于最小二乘和偏最小二乘估计方法的线性回归模型、支持向量机、极端梯度提升、循环神经网络、长短期记忆网络以及经典的MLP进行比较.研究发现,加入先验信息的优化MLP模型可以有效地显现市场异象与股票超额收益之间的复杂关系,其在预测性能和投资策略上的表现明显优于不具有先验信息的传统模型,展现了优越的样本外预测效果和鲁棒性,提升了投资回报;多分类混合MLP模型具有最佳的预测性能和投资绩效.本文构建的基于先验信息的优化MLP模型能够捕捉市场异象与股票超额收益之间的非线性定价结构,在一定程度上拓展和丰富了金融资产定价理论.

关键词： 压缩感知   多址接入   隐蔽信道   信道估计   误码率  

摘要： 由于隐蔽信道具有稀疏性，在对隐蔽传输信道估计时，可能会因缺乏对关键信息的有效提取而导致信道估计效果不佳，故基于压缩感知多址接入研究网络通信隐蔽传输信道估计方法。引入稀疏字典，通过对稀疏系数向量求解，提取出信道冲激响应中的关键信息。采用测量矩阵对信道冲激响应线性投影，得到用户的压缩感知值。结合正交匹配追踪法，以迭代的方式对测量矩阵中与当前残差最相关的列选择，实现对隐蔽传输信道估计。实验结果表明，采用所提方法对隐蔽传输信道进行估计时，误码率较低，具备较为理想的估计效果。

关键词： 图注意力网络   算力资源   资源调配   功能服务链   网络功能虚拟化  

摘要： 为了提高网络资源的利用率，研究利用网络功能虚拟化技术来降低计算机网络功能部署的复杂性，并结合功能服务链（Service Function Chain，SFC）的用户请求设计出了一个算力资源调配系统。该系统由多个虚拟网络功能（Virtualized Network Function，VNF）提供服务。同时，利用图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）构建用户请求预测模型，并基于该模型预测的用户请求来优化算力资源的调配。结果显示，研究策略的阻塞率为9.41%，中央处理器（Central Processing Unit，CPU）利用率为73.54%，内存利用率为65.04%。综上所述，基于图注意力网络的算力资源调配优化研究有效地提升了算力资源的调配效率，从而显著提高了网络整体的资源利用率。

关键词： 韧性评估方法   系统运行点   连锁故障仿真   韧性指标   图卷积神经网络  

摘要： 增量配电网的大量接入会对系统的韧性产生较大影响。当前阶段电力系统韧性评估大多没有考虑配电网资源支撑，传统基于蒙特卡洛的仿真手段也无法实现韧性指标的快速评估。针对这一问题提出了利用图卷积神经网络进行韧性评估的方法，首先将大规模接入的增量配电网集群等效为一个储能模型加入到连锁故障仿真流程中，其次通过连锁故障仿真构建不同系统运行点下的韧性指标，最后采用图卷积神经网络对系统运行点和韧性指标之间的关系进行拟合。通过设置IEEE改进30节点算例对提出的模型进行验证，并对比了不同模型的拟合效果。仿真结果表示该方法可以有效评估考虑增量配电网支撑的电力系统韧性指标。

关键词： 社区隐藏   遗传算法   属性网络   隐私保护   社区检测   社会网络分析  

摘要： 属性网络作为一种常见的复杂网络建模工具，适用于融合分析拓扑结构和属性信息的多模式网络建模场景。针对属性网络的社区检测算法能够综合利用拓扑和属性信息，较为准确地揭示网络中的社区结构。然而，这种精确的挖掘能力也带来了节点隐私泄露的风险。为了对抗社区检测算法从而实现节点隐私保护，社区隐藏方法开始被诸多专家关注。但现有主流社区隐藏算法仅仅关注网络的拓扑结构，而忽略了节点属性对社区结构的影响，因此在属性网络上表现效果不佳。针对上述问题，提出一种基于遗传算法的属性网络社区隐藏方法（Attribute network Community hiding method based on Genetic algorithm, ACG）。该方法融合了网络拓扑结构和节点属性，其核心在于通过优化适应度函数找到最优的边隐藏策略。ACG算法在追求最小化隐藏成本的同时，将最大化模块度和属性相似度作为双重度量标准，选择并扰动对社区结构影响最大的边集合，从而实现对属性网络社区检测算法的有效攻击。实验结果表明，在不改变边总数和属性信息的前提下，所提方法有效地对抗了主流属性社区检测方法。与现有社区隐藏方法相比，ACG在5个属性网络上对抗经典社区检测算法也具有优势。

关键词： 喉咽清口服液   超高效液相色谱-静电场轨道阱组合式高分辨质谱法   分子网络   化学成分   结构鉴定  

摘要： 目的：建立超高效液相色谱-静电场轨道阱组合式高分辨质谱法（UHPLC-Orbitrap MS）和分子网络整合策略的中药复方化学成分快速分析方法，对喉咽清口服液中化学成分进行快速鉴定。方法：采用UHPLC-Orbitrap MS对喉咽清口服液及12个对照品进行数据采集和质谱裂解行为研究，计算二级碎片（MS/MS）模式的相似性并创建全球天然产物社会分子网络（GNPS），结合对照品的质谱裂解规律、高分辨率的一级和二级质谱数据对分子网络中具有相似结构的分子簇及主要化合物的结构进行确证。结果：在喉咽清中共鉴定出114个化学成分，其中甾体和三萜皂苷类化合物27个、黄酮类化合物28个、苯乙醇苷类化合物14个、酚酸类化合物17个、倍半萜类及环烯醚萜类化合物15个、生物碱和木脂素等其他类化合物13个。结论：该研究可为喉咽清口服液进一步的质量控制、药效物质和作用机制研究、深度开发、中药大品种培育等提供重要参考数据，所建立的UHPLC-Orbitrap MS和分子网络整合策略可为中药复方成分的快速定性分析提供借鉴。

关键词： 国外英文报纸   中国网络小说   国际传播   接受  

摘要： 中国网络小说的国际传播已有20余年的历史,相关国家主流社会对中国网络小说的关注和接受是一个必须回答的问题。对国外英文报纸关于中国网络小说的报道进行内容分析和文本分析发现,2009年至2024年五大洲16个国家的23家英文报纸刊登了52篇关于中国网络小说的报道,英语国家和东南亚是关注中国网络小说较多的地区;这些报道作为整体实现了对中国网络小说发展的跟踪报道;这些报道几乎没有受到意识形态差异的影响,对中国网络小说及其IP改编作品进行了客观中立的报道。中国网络小说直击人类共同的精神需求,具有杂糅的中外文化基础和现成的读者基础,能够提供了解当代中国的一个新窗口,因此获得了相关国家主流社会的初步接受。

关键词： 太阳辐射   FY-4A-SSI   BP神经网络   一元线性回归   订正  

摘要： 【目的】为了弥补地面观测辐射数据的不足，获取高精度的太阳辐射空间分布资料。【方法】利用贵州2018年3月1日—2020年4月30日7个地面辐射站逐日太阳辐射资料，分月建立了基于BP神经网络的FY-4A SSI产品订正模型，利用该模型对FY-4A总辐射进行订正与分析，并把订正结果和采用一元线性回归模型所得到的结果进行了对比。【结果】结果表明：（1）FY-4A反演总辐射值存在对“低值辐射高估、高值辐射低估”的偏差分布特征，整体上FY-4A总辐射值偏高；（2）FY-4A总辐射值与站点值的相关系数R在0.767～0.926之间，平均绝对误差MAE在5.04～6.98 MJ?m-2之间，平均误差ME在4.43～6.68 MJ?m-2之间，均方根误差RMSE在5.70～7.44 MJ?m-2之间；（3）采用线性方法订正后两者的R不变，MAE在1.45～3.09 MJ?m-2之间，ME在-0.25～0.42 MJ?m-2之间，RMSE在2.12～4.70 MJ?m-2之间；（4）采用BP神经网络方法订正后两者的R在0.856～0.962之间，MAE在1.02～2.43 MJ?m-2之间，ME在-0.48～0.23 MJ?m-2之间，RMSE在1.36～3.77 MJ?m-2之间。【结论】因此，基于BP神经网络模型订正后的FY-4A总辐射值与站点值之间的误差较小，订正精度高于线性订正，有较好的稳定性，可适用于贵州高原山区FY-4A地面太阳辐射产品的订正。

关键词： 跨理论模型   隐私保护   信息干预   信息框架   行为改变决策  

摘要： 【目的/意义】分析信息框架对不同行为阶段网络用户隐私保护行为改变决策的影响，以探究用户隐私保护行为决策的变化规律，为针对性制定网络隐私保护干预策略提供理论依据。【方法/过程】确定网络隐私保护行为表现形式，以跨理论模型为基础，整合信息框架和保护动机理论构建概念模型，通过横断面实验，采用问卷收集数据并运用统计学相关方法，对网络用户各阶段隐私保护行为改变决策的影响因素及其作用效果进行分析。【结果/结论】①处于不同行为阶段的用户在6个决策平衡维度均存在明显差异，并且伴随着行为阶段的发展，用户在隐私关注、感知风险、自我效能和反应效能此类正向维度的得分呈逐步上升趋势，在感知收益和反应成本这类负向维度的得分则逐步下降。②在网络隐私保护行为的早期阶段（前意向阶段与意向阶段），负性框架信息更有助于提升用户隐私关注和感知风险进而促进行为改变决策的形成；在准备阶段，正性框架信息更有助于提升用户自我效能和反应效能并降低反应成本，进而增强用户行动改变的意愿；在行动阶段，正性框架信息对于提升用户自我效能并促使其继续保持当前阶段行为更有效；在维持阶段，正性框架信息和负性框架信息均会产生作用，其中正性信息框架有助于提升用户反应效能，负性信息框架则有助于降低用户感知收益进而防止用户倒退回早期行为阶段。【创新/局限】将用户网络隐私保护行为视为一个复杂的动态决策过程，关注行为变化的阶段差异。未来研究可以考虑扩大样本容量以及结合定性分析，深入探究不同框架信息对不同行为阶段用户网络隐私保护行为转变的影响。

关键词： 中国—东盟   金融合作网络   大数据   社会网络分析   区域经济一体化  

摘要： 基于2000—2022年GDELT全球新闻数据构建中国—东盟金融合作网络，运用地层约束聚类、社会网络分析和QAP回归分析网络的结构、演化及影响因素，结果表明：中国—东盟金融合作网络受亚洲金融危机、全球金融危机和逆全球化思潮抬头的宏观环境变动影响，金融合作程度由持续上升转向波动性下降，呈“缓慢增长”“积极融入”和“逐步调整”的阶段演化特征。中国—东盟金融合作网络存在内部不均衡、地理邻近优先和“金字塔”式程度级差的结构特征。整体网络结构日益紧密，小世界性特征愈加明显；局部网络结构趋向稳定，内部群体分化逐渐缩小；个体网络结构的各国重要性不断上升，中国、泰国、越南、马来西亚4国占据主导地位，发挥“桥梁”作用。中国—东盟金融合作网络由贸易往来程度、金融发展距离、经济邻近性、制度距离、市场化距离、语言邻近性、宗教邻近性、地理邻近性、信息化发展、交通发展和数字经济发展距离11个因素共同作用。但经济邻近性、金融发展距离和数字经济距离对中国—东盟金融合作网络仅存在阶段性影响。