基于凸绝对值不等式的半监督最小二乘支持向量机

针对半监督分类问题,提出了基于凸绝对值不等式的半监督最小二乘支持向量机.传统的半监督支持向量机鲁棒性不强、效率不高,针对这些不足,利用凸绝对值不等式将平面分为两个有重叠的半平面,通过极小化重叠部分以及采用最小二乘支持向量机的思想处理无标签点,提高分类准确率,结果具有一定的鲁棒性.在8个数据集上进行了数值实验,说明了所提出的半监督分类算法的有效性.     

半监督支持向量机及其在县域可持续发展综合实力评价中的应用

给出了基于全部风险(ORM)最小化基础上的半监督支持向量机分类算法,该算法通过加入工作集进行训练,提高了标准SVM对训练集提供信息不充分的数据集的分类泛化能力,而且能有效地处理大量的无标示数据.并将凹半监督支持向量机算法应用于县域可持续发展综合实力评价中.通过邯郸15个县作实证分析,论证了该算法的可行性和有效性.     

鲁棒半监督ν-支持向量分类机

支持向量机在近十年成为机器学习的主要学习技术,而且已经成功应用到有监督学习问题中。Fung和Mangasarian利用支持向量机对于既有已标类别样本又有未知类别样本的训练集进行训练,方法主要是利用少量已标明类别的样本进行训练得到一个分类器的同时对于未标明类别的样本进行分类,使得间隔最大化。此优化问题中假定样本是精确的,而在现实生活中,样本通常带有统计误差。因此,考虑样本带有扰动信息的半监督两类分类问题,给出鲁棒半监督v-支持向量分类算法。该算法的参数v易于选择,而数值试验也表明该算法具有良好的稳定性和较好的分类结果。     

基于最小二乘加权支持向量机的个人信用预测模型研究

针对不同类别样本数差异和不同误分代价的分类问题，提出了一种基于最小二乘加权支持向量机的分类预测方法。在最小二乘加权支持向量机的基础上，考虑不同类别样本数差异和不同误分代价，提出了新的最小二乘加权支持向量机分类模型，构造了新的最优分类函数。将该模型应用于个人信用预测实验，与已有方法的对比实验结果表明，提出的模型在解决不同类别样本数差异和不同误分代价的个人信用预测问题时，有效地降低了总误分代价，提高了个人信用预测精确度。     

基于支持向量回归机的水文混沌时间序列预测

支持向量机在系统辨识和分类研究方面比较成熟,目前尚没有提出有效的支持向量回归理论来解决非线性、时变、干扰的复杂问题.支持向量回归机主要用于因果关系点对的回归预测,把支持向量回归机应用于水文混沌时间序列的预测研究是一个有意义的工作.在支持向量机一般理论基础上,提出了水文混沌时间序列支持向量回归机模型,并就模型进行仿真计算,讨论了模型参数对支持向量回归机预测精度的影响,为模型参数寻优提供一般指导原则.直门达水文站径流量混沌时间序列支持向量回归机预测实验表明,水文混沌时间序列支持向量回归机模型是有效的.     

加权支持向量机在证券指数预测中的研究

支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器.它使用结构风险最小化原则,运用核技巧,较好地解决了学习问题.本文提出了一种基于支持向量机的加权算法,并将其应用于证券,指数预测.与径向基神经网络相比较,加权支持向量机表现出了良好的性能.     

非平衡数据集的支持向量域分类预测模型研究

基于非平衡数据集的支持向量域分类模型,提出了一种银行客户个人信用预测方法.首先分析了信用预测的主要方法及其不足,然后研究了支持向量域分类模型及其参数的非负二次规划乘性更新算法,进而提出基于支持向量域分类模型的银行客户个人信用预测方法,最后使用人工数据和实际数据对提出方法与支持向量机预测方法进行对比实验.实验结果表明对于银行客户个人信用预测的非平衡数据分析问题,基于支持向量域模型的分类预测方法更有效.     

基于主成分分析和PSO-SVM的树叶分类方法研究

提出一种树叶分类方法.在数据方面,所获得数据既包含树叶的图形信息数据,也包含树叶的纹理信息.在前期数据预处理阶段,采用主成分分析方法对原始数据进行降维处理,从16个特征中提取出3个主成分,且累计主成分贡献率达到85%以上.在后期数据分析处理阶段,用支持向量机对树叶数据进行分类预测,并用粒子群算法对支持向量机参数进行寻优处理,提高分类精度.实验结果表明,相对于遗传算法和网格搜索法寻到的最优参数相比,粒子群算法优化支持向量机具有最高的准确率,高达94.1%,高于其他两种分类方法.     

基于核主元分析的带可变惩罚因子最小二乘模糊支持向量机模型及其在信用分类中的应用

信用分类是信用风险管理中一个重要环节,其主要目的是根据信用申请客户提供的资料从申请客户中区分出可信客户和违约客户,以便为信用决策者提供决策依据.为了正确区分不同的信用客户,特别是违约客户,结合核主元分析和支持向量机算法构造基于核主元分析的带可变惩罚因子最小二乘模糊支持向量机模型对信用数据进行了分类处理.在基于核主元分析的带可变惩罚因子最小二乘模糊支持向量机模型中,首先对样本数据进行预处理,然后利用核主元分析以非线性方式降低数据的维数,最后利用带可变惩罚因子最小二乘模糊支持向量机模型对降维后数据进行分类分析.为了验证,选择两个公开的信用数据集来进行实证分析.实证结果表明：基于核主元分析的带可变惩罚因子最小二乘模糊支持向量机模型取得了较好的分类结果,可为信用决策者提供重要的决策参考依据.     

基于超球结构的支持向量机增量学习算法

本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题,而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构,完成对增量学习中训练样本的选取,进而完成分类器的重构。实验表明,该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。     

RECENT PROGRESS ON SPHERICAL HARMONIC APPROXIMATION MADE BY BNU RESEARCH GROUP ——In memory of Professor Sun Yongsheng

As early as in 1990, Professor Sun Yongsheng, suggested his students at Beijing Normal University to consider research problems on the unit sphere. Under his guidance and encouragement his students started the research on spherical harmonic analysis and approximation. In this paper, we incompletely introduce the main achievements in this area obtained by our group and relative researchers during recent 5 years （2001-2005）. The main topics are： convergence of Cesaro summability, a.e. and strong summability of Fourier-Laplace series; smoothness and K-functionals; Kolmogorov and linear widths.     

Boundedness for commutators of multipliers on Hardy type spaces

In this paper, we study the commutators generalized by multipliers and a BMO function. Under some assumptions, we establish its boundedness properties from certain atomic Hardy space Hb^p（R^n） into the Lebesgue space L^p with p 〈 1.     

A unified approach to certain problems of best local approximation

In this paper we study best local quasi-rational approximation and best local approximation from finite dimensional subspaces of vectorial functions of several variables. Our approach extends and unifies several problems concerning best local multi-point approximation in different norms.     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,Beijing Science is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

<正>August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

Bounds for the zeros of polynomials

Let P(z)=∑↓j=0↑n ajx^j be a polynomial of degree n. In this paper we prove a more general result which interalia improves upon the bounds of a class of polynomials. We also prove a result which includes some extensions and generalizations of Enestrǒm-Kakeya theorem.     

Boundedness of commutators related to Marcinkiewicz integrals on hardy type spaces

In this paper, the authors study the boundedness of the operator [μΩ, b], the commutator generated by a function b ∈ Lipβ(Rn)(0 ＜β≤ 1) and the Marcinkiewicz integrals μΩ, on the classical Hardy spaces and the Herz-type Hardy spaces in the case Ω∈ Lipα(Sn-1)(0 ＜α≤ 1).     

Generalization of the interaction between Haar approximation and polynomial operators to higher order methods

In applications it is useful to compute the local average empirical statistics on u. A very simple relation exists when of a function f（u） of an input u from the local averages are given by a Haar approximation. The question is to know if it holds for higher order approximation methods. To do so, it is necessary to use approximate product operators defined over linear approximation spaces. These products are characterized by a Strang and Fix like condition. An explicit construction of these product operators is exhibited for piecewise polynomial functions, using Hermite interpolation. The averaging relation which holds for the Haar approximation is then recovered when the product is defined by a two point Hermite interpolation.     

Jacobi polynomials used to invert the laplace transform

Given the Laplace transform F(s) of a function f(t), we develop a new algorithm to find an approximation to f(t) by the use of the classical Jacobi polynomials. The main contribution of our work is the development of a new and very effective method to determine the coefficients in the finite series expansion that approximation f(t) in terms of Jacobi polynomials. Some numerical examples are illustrated.