基于Tucker3分解的三路数据聚类方法

从两路数据聚类分析到三路数据聚类分析实质上是由平面分析到立体分析的过程。三路数据聚类方法研究的核心之一是如何把传统的两路截面数据聚类技术向三路数据聚类扩展的问题。本文基于Tucker模型的思路,提出一种先对三路数据执行矩阵分解,而后进行聚类分析的三路数据聚类方法。这种方法不但能够通过核心矩阵反映三路数据三个模式信息联系的强度大小,而且还可以在一个分解框架下对三路数据的三个模式同时进行聚类分析。实证分析结果表明,本文提出的聚类方法不但灵活、易于理解,同时也有着良好的判别性和实用性。     

基于对象多属性差异的灰色发展聚类方法及应用

在现实决策问题中,决策对象在不同时期行为状态和所属类型往往呈现一定的发展规律,而现有聚类方法难以充分挖掘聚类对象的发展信息、对象间的关系信息和发展属性的差异信息。为有效处理此类问题,考虑到研究对象的发展趋势、发展行为和发展绝对量与增长量的属性差异,采用GM(1,1)和灰色定权聚类方法,构建了基于对象多属性差异的灰色发展聚类方法,并以我国区域高新技术产业化聚类评估问题为例验证了模型的有效性与合理性。结果表明,所构建模型能够有效描述研究对象呈现发展趋势或未来行为,并实现对研究对象的有效聚类。     

基于区间值的聚类方法研究及应用

由于信息的不完全性,我们得到的表示事物特征的数据往往是一些区间值.基于区间值的模糊聚类分析方法,可以更大程度地保留信息.首次提出了基于区间值的最大最小法构造相似系数,给出解决区间数多指标信息聚类问题的计算步骤和基于区间值的聚类方法,最后,通过算例说明了所给出的聚类方法在实际中的应用.     

基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析

在现实生活中,存在着大量语言值数据.为了解决在语言环境中不确定信息的聚类问题,本文提出了一种新的机器学习方法,即基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型.该模型通过融合层次聚类与概念格聚类的原理,在寻找到层次聚类局部最优层次的同时优化概念格聚类中的概念选择与概念构造问题.具体地,提出模糊对象语言概念格及其相关性质,它...     

基于核的L_(2,1)范数非负矩阵分解在图像聚类中的应用

本文研究了基于核技巧的L_(2,1)范数非负矩阵分解在图像聚类中的问题.利用基于核的稀疏鲁棒非负矩阵分解方法,获得了算法良好的稀疏性和鲁棒性,提高了聚类性能,该方法也可以推广到文本聚类的应用.     

基于核方法的数据描述及其在企业关系评价中的应用

数据描述又称为一类分类方法,用于描述现有数据的分布特征,以研究待测试数据是否与该分布相吻合.首先简要叙述了基于核方法的数据描述原理,指出:选择适当的核函数以及与之对应的参数,数据描述可应用于模式聚类中,并且这种聚类方法具有边界紧致、易剔除噪声的优势.针对基于数据描述的聚类方法在确定类别数目和具体样本类别归属上所存在的问题,提出了基于搜索的解决方法,理论分析和实例计算都验证了该方法的可行性.最后将该聚类算法应用到企业关系评价中,取得了较为合理的结果.     

基于数据流形结构的聚类方法及其应用研究

随着信息社会的不断发展,人类已经进入了信息爆炸时代,海量的数据使数据处理变得繁琐复杂,因此如何对现有的高维数据降维、聚类,并在一定程度上消除高维数据中存在的噪声是解决该问题的关键.基于相关的理论知识采用先降维后聚类的步骤,把高维数据按照子空间结构和流形结构两种情况分类,运用稀疏子空间聚类、谱多流形聚类、K-manifolds方法进行建模求解,通过对各种方法的对比,得出谱多流形聚类方法运行速度快,聚类准确度高,是最具有一般性特征的模型.     

基于系统聚类方法的养老区域分析——以上海市为例

随着上海迈入人口深度老龄化阶段,上海市各区的养老问题呈现不同的特征,而民政数据海中蕴含着老年人口的大量信息.如何利用民政业务数据海挖掘价值信息是当前养老服务的重点研究内容.本文采用系统聚类方法对养老服务数据进行分析,根据确立的聚类指标体系将上海市各区分为三类,聚类结果很好地反应了不同区域特征.同时,针对不同的养老服务特征提出了基于问题导向的养老服务资源配置建议,为有针对性地提供相应的服务指明方向.此外,聚类结果可以为政府合理构建养老保障体系提供一定的参考.     

基于矩阵变换的聚类集成优化模型

聚类集成方法能够有效综合不同的聚类结果,提高聚类的精确度和稳定性.提出了一个基于矩阵变换的聚类集成优化模型,模型通过矩阵变换代替传统方法中的聚类配准模式,使得优化模型更加简洁,然后给出了求解该优化模型的叠代算法.实验表明,提出的聚类集成方法能够有效提高聚类集成的稳定性和精确度,并且在聚类数目比较少时,算法有着较低的时间复杂度.     

基于规范割的文本超图聚类

超图聚类方法是目前主流聚类方法之一.它的经典版本出现在超大规模集成电路研究领域.近年来,它的各种改进版本被提出并广泛应用于机器视觉领域.例如,在图像聚类和运动分割方面,它的各种版本常有较好的表现.本文将超图聚类方法引入文本聚类领域.首先,根据文本数据高度稀疏的特点,采用SVD(或PCA)对其进行降维;其次,采用基于大超边的超图规范割聚类对文本的低维投影进行聚类;最后,采用聚类准确率指标对聚类进行评价.在两个文本数据集的实验中,基于超图规范割聚类取得了比传统的k均值聚类和层次聚类更好的聚类表现.     

电信技术选择管制的突变模型

"追捧效应"、"市场锁定"一直是电信产业技术选择的奇特现象,突发性的变化后是持续性的稳定,电信技术市场突发性的变革令传统经济分析难以找到解释的途径.系统理论的最新研究成果同时表明,以均衡分析研究经济是不足以反映客观现实的.电信技术的迅猛发展,动态化特征加剧,更使均衡分析没有用武之地.以系统论的观点分析电信产业技术的市场化突变是本文的主要内容.通过建构电信技术选择管制的突变模型,得出电信技术选择突变产生的系统条件.     

对技术进步贡献率“索洛余值法”估计的一种改进

在用"索洛余值法"估计技术进步贡献率研究的基础上,将多项式分布滞后模型和半参数回归模型引入"索洛方程",对"索洛余值法"估计进行改进,避免前提假设未得到满足而直接对参数进行估计,并以山西省为例进行实证分析.     

军事情报冲突决策的信号博弈分析

本文用冲突分析理论探讨了军事情报欺骗问题的定量、定性分析方法 ,建立了在不完全信息下信号博弈模型 ;分析了不同指挥能力下的参与者 ,怎样从受骗强度这个参数有效的判断指挥员的“能力”;给出了一简便的评估欺骗方案优劣的数学方法 .     

Logistic回归模型在信用风险分析中的应用

通过运行SPSS,建立L og istic回归信用评价模型(cred it eva luation m odel),用来对中国2000年106家上市公司进行两类模式分类,这两类模式是指按照公司的经营状况分为“差”和“正常”两个小组.对每一家上市公司,考虑其经营状况的4个主要财务指标:每股收益、每股净资产、净资产收益率和每股现金流量.仿真结果表明,L og istic回归信用评价模型对总体106个样本,判别准确率达到99.06%.此外,本文的研究结果还发现,当利用SPSS的D iscrim inan t给出的模型系数建立的线性判别分析模型和利用SPSS的M u ltinom ia lL og istic给出的模型参数建立的L og istic回归模型,L og istic回归模型的判别结果不如线性判别模型.但如果剔除不合格的样本,或是将样本数据规格化,则可以提高L og istic回归模型的分类准确率.     

“技术增加值”评价原理与方法

提出了"技术增加值"的概念,认为公司价值不仅包括"经济增加值",还应包括"技术增加值".在系统地比较了"经济增加值"与"技术增加值"两个概念和形成过程的基础上,给出了技术增加值的评价模型、评价方法和评价步骤,最后通过两个应用示例予以说明.提出应用"技术增加值"指标,更加客观反映企业的全面价值和业绩.     

基于小波随机耦合模型的三江平原年降水量预测

近些年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生.为解决上述问题,以853农场为例,对实测年降水资料进行差分和标准化处理,采用小波理论和随机水文学方法进行耦合分析,建立了年降小波随机耦合模型,精度检验结果表明,模型有效性和可靠性较高.该模型揭示了区域年降水量的时间变化规律,为853农场乃至整个三江平原充分利用天然降水、合理制定水稻灌溉制度以及地下水资源的恢复和可持续利用提供了科学依据.     

应用模糊综合评判方法识别低效循环井

在油田注水开发过程中,由于储层平面非均质性、流体非均质性及开发条件的影响,在平面上会出现注入水突进的情况.注水井中的注入水向不同方向驱油,推进往往是不均匀的,一般总有一个方向突进最快,且经过长期水洗之后,这个方向有可能发展成"水道",形成注入水的低效循环.建立了应用模糊综合评判方法识别低效循环井的数学模型,通过实例分析表明,运用综合评判方法识别低效循环井是一种客观有效的方法,该评价方法计算方便,易于操作和推广.     

多层感知器信用评模型及预警研究

本文利用多层感知器 ( MLP)原理建立神经网络信用评价模型 ,用来对我国 2 0 0 0年 1 0 6家上市公司进行信用评级 ,并进一步对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警研究 .按照各上市公司的经营状况分为“好”、“差”两类 ,每一类由 5 3家上市公司构成数据样本 .对于每一家上市公司 ,主要考虑其经营状况的四个财务指标 :每股收益 ,每股净资产 ,净资产收益率和每股现金流量 .仿真结果表明 ,本文所建立的神经网络信用评价模型有很高的分类准确率 ,达到 98.1 1 % .又由于该信用评价模型有很强的适应能力 ,故可以进一步用来对企业的财务危机进行预警研究 .预警实证分析表明 ,该信用评价模型对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警分析 ,预警准确率达到 1 0 0 % .此外 ,文中还给出 MLP网络模型的学习算法和步骤     

模式识别的Fuzzy统计方法及应用

运用模糊数学的概念和方法对具有模糊性的观测结果进行处理和识别 ,构成了模糊模式识别的基本内容 .利用 Fuzzy统计的方法建立了模式识别的数学模型 ,并编出模型的计算机程序 .按照科技部、教育部关于科研评价的“目标导向、分类实施、客观公正、注重实效”的要求 ,将上述程序应用于科研项目的评审中 ,克服了以往评审过程单一化、主观化的缺点 ,使评审客观、公正、合理 ,易于操作 .     

组合时间序列ARMA模型在经济预测中的应用——内蒙古十一五期间GDP预测

2006—2010年是内蒙古"十一五"规划的重要时期.利用组合ARMA时间序列模型,对内蒙古2006—2010年GDP进行预测,得出的结果能够帮助我们把握"十一五"期间经济运行的变动趋势,并寻求最佳的调控办法.