结果的分裂条件（如 市盈率<15 → ” 买入 ）。关键节点可附加条件 概率： 4. 敏感性分析矩阵 构建输入-输出敏感性矩阵，量化关键参数变动对收益的影响。测 试±1 标准差范围内的参数扰动，记录夏普比率变化： 参数 变动范围 夏普比率变化 最大回撤变化 止损阈 值 ±5% -0.3~+0.2 +1.5%~-2.1% 持仓周 期 ±2 天 -0.1~+0.4 +0.8%~-1 自适应批量大小：当梯度方差超过阈值时，批量大小按 10%- 20%递增  早停机制复合条件：同时监测验证集夏普比率和最大回撤 参数敏感性分析流程 1. 固定其他参数，单参数在±30%范围内扰动 2. 记录模型年化收益率、最大回撤的变化幅度 3. 计算敏感性指数：S=(Δmetric/Δparam)×(param/ base_value) 关键参数的典型敏感性排序（基于沪深 300 regime 切换时自动触发重新调 参  最终参数组合需通过 3 年回溯测试和 3 个月模拟盘验证 优化后的参数组合应满足以下稳定性条件：  不同种子下的收益波动率<15%  参数微小扰动(±5%)导致的最大回撤变化<2%  样本外测试夏普比率不低于样本内结果的 80% 5.3.2 模型融合技术 模型融合技术是提升 AI 量化交易系统稳定性和收益能力的核 心手段，通过集成多

对于开放的数据，要进行严格的脱敏处理，确保 不泄露敏感信息和个人隐私。脱敏处理方式包括数据 anonymization（匿名化）、数据 masking（掩 码）、数据 perturbation（扰动）等。例如，对个 人身份证号进行掩码处理，只显示前 6 位和后 4 位； 对个人住址进行模糊化处理，只显示到区县级。 建立数据开放审核机制，所有拟开放的数据都要 经过严格的审核，确保数据的质量和安全性。同时，

炼化生产，重点研发炼化工艺流程模拟优化模型、聚合物反 应模型、换热网络优化模型、公用工程系统优化模型以及能 量系统优化模型、生产质量管控模型。三是面向供应链管理， 重点研发原油进口供应链扰动缓解模型、供应链柔性作业模 型、供应链均衡协调模型、成本和风险平衡模型、计划和调 度模型等。 四是面向安全管理，研发基于多源安全数据融合 的火灾爆炸事故风险预警模型、高危设备监测和故障预警模

足够多样化的值，从而降低攻击者对敏感信息的猜测能力。 3. t-接近性：扩展 k-匿名化和 l-多样性，确保组内的敏感属性具 有接近的分布，从而防止信息的丢失和偏差。 4. 随机化：对数据进行微小的随机扰动，以保护隐私。例如，轻 微改变每个用户的出行时间，对分析结果影响不大的同时，也 保护了用户的隐私。 这些技术的实施可以借助数据处理平台，自动化地完成匿名化 处理。在具体应用中，借助云计算和大数据技术，可以在数据收集

在深入探讨韧性DC关键特征之前，我们先通过破坏模型（Disruption Model），直观剖析系统在逆境中的 韧性表现。 1、危机降临 当外部冲击（如网络攻击、硬件故障、自然灾害）或内部扰动发生时，系统不可避免地承受损害。 2、功能降级 损害的直接后果是系统核心功能的衰退。而系统韧性的差异也在此刻显现： ·高韧性系统：如同经过抗震设计的建筑，能 够精准限制损害扩散，快速吸收冲击能量。其

电压保护水平、标称放电电流≥10KA(8/20μS) 最大放电电流：≥20KA(8/20μS)的要求。主要监控的负载有监控摄 像机、补光灯、网络交换机或 ONU 设备、箱内散热风扇等，满足在 室外环境温度、湿度、灰尘、电磁扰动条件下长期稳定可靠运行的 要求，并兼顾可生产性、可维护性及意外损伤防护等要求。 主要功能要求： 492 （1）状态监测与报警。箱体可实现对前端运行设备的供电状态、 网络状态、环境状态、安防状态的实时监测并上传数据到后台，对