累加生成的改进和GM(1,1,t)灰色模型

根据卷积变换可提高变换序列光滑度的特性和累加生成的机理,对灰色建模中的序列生成方式和GM(1,1)模型加以改进,用线性序列对建模序列作卷积变换,建立带线性时间项的灰色模型GM(1,1,t),实例计算结果表明GM(1,1,t)模型的模拟精度较GM(1,1)模型有较大提高且适用范围更广.     

双圆盘加权Dirichlet空间上Toeplitz算子的约化子空间

刻画了双圆盘加权Dirichlet空间D_α(D~2)上Toeplitz算子T_Z_1N(或T_z_2N)和T_z_1N_z_2N的约化子空间.结果表明Toeplitz算子T_z_1N(或T_z_2N)的约化子空间结构与权系数α无关,而Toeplitz算子T_2_1N_z_2N的约化子空间结构与权系数α有关.     

函数均值不等式及其应用

利用函数均值不等式修正了两个积分不等式,简证了两道考研题.     

拉格朗日估和公式及其应用

利用分段积分公式和积分不等式证明拉格朗日估和公式,并将其应用在求和式数列极限及无穷级数上.     

一道数列极限的新解法

求解含n!式子的极限时,可直接用斯特林公式,但其证明方法对非数学专业的学生来说较难理解,故这里利用定积分的几何意义和夹逼准则,给出了一种巧妙解法,在计算极限时与用斯特林公式作用差别不大.     

基于SMOTERF算法处理客户流失不平衡问题的研究

数据不平衡性是目前数据挖掘面临的主要问题之一.在客户流失预测研究中,数据不平衡的问题影响预测精度,导致准确率低,AUC值变小.传统重采样方法虽然能够解决数据不平衡问题,但会导致有效信息缺失、数据过度拟合等问题,为避免问题发生文中采用SMOTERF法,针对客户流失数据进行平衡后再用分类预测能较大地解决数据不平衡问题,且准确率高,AUC值大,效果较好.近年来服务业对客户流失的关切度越来越高,研究如何在原有的客户信息上去预测未来客户流失状况作出及时的应对措施,减少企业损失有重要意义.在客户流失预测中,对于解决数据的不平衡表现尤为重要.     

关于幂有限秩算子

An operator F ∈ B(X) is called power finite rank if F~n is of finite rank for some n ∈ N.In this note, we provide several interesting characterizations of power finite rank operators. In particular, we show that the class of power finite rank operators is the intersection of the class of Riesz operators and the class of operators with eventual topological uniform descent.