基于自适应权重的函数型数据聚类方法研究

基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数据分类问题下的灵活性和普遍适用性。     

DDJ-W程序在CROMEMCO微机上的移置

叙述了微型机结构分析程序DDJ-W的主要模块划分和功能。该程序是针对61KB内存研制的,可以广泛移置到带有FORTRAN语言的微型机上,它首先在PDP-11/23机上调试成功,并顺利地移置到CROMEMCO微机上。文中指出了在不同类型机上移置DDJ-W程序的若干技术问题。     

碱性品红敏化的光致聚合物在441nm短波长的全息存储特性研究

制备了一种以碱性品红为光敏剂的新型全息存储材料,且使用波长为441nm的He—Cd激光器成功研究了材料的全息特性。研究表明,该材料在短波长处仍具有较高的衍射效率、曝光灵敏度和较大的折射率调制度,衍射效率近60％,灵敏度为2．93×101c群／mJ,折射率调制度为8．85×10．。。在存储介质膜中存储了全息图像,再现图像较为清晰,对比度与保真度较为理想,说明该材料具有较好的全息存储性能,适合作为高密度全息存储介质。     

中国居民消费的特征分析——中基于两阶段面板分位回归

本文结合实际问题,提出一种两阶段面板数据分位回归方法,并使用该方法分析我国居民的消费特征。通过横向和纵向比较揭示三种不同收入人群的边际消费倾向的变化趋势。文章认为中等收入者的边际消费倾向趋于稳定,低收入者和高收入者的边际消费倾向都有上升的趋势。中国居民的边际消费倾向呈现"U"型,所以提高低收入者的消费不仅在于提高他们的收入,更重要的是缩小当前的贫富差距。     

挖掘增长新动能:分级人力资本对我国经济增长的贡献评估

在经历了长时间经济的高速增长后,我国经济进入了向科技创新挖掘动能的新时期。科技创新并非人力资本的简单堆积,而是由高知识储备人才所推动,因此,本文的理论模型建立在知识具有外溢性的理论之上,放松了人力资本同质的假设并细化讨论人力资本对于经济增长的作用机制。实证研究利用个体固定效应模型、双向固定效应模型与混合效应模型分别测算中国东部地区、中部地区、西部地区两个级别人力资本的效率,并计算其相对效率。研究发现,初级教育主要以生产要素的形式参与生产并促进经济增长,高级教育主要以改变技术水平的方式促进经济增长;三大地区对初级人力资本的利用程度均高于高级人力资本,初级人力资本相对效率由东部、中部到西部递增;中西部地区的人力资本弹性为负值,各级人力资本在我国部分地区对产出的贡献并非全为正;社会背景与经济发展程度将明显影响经济体对于人力资本结构需求。     

数据挖掘中数据排序及其应用

本文从统计学的角度对事务性数据库进行了描述,提出了加权构造综合属性函数方法,对事务项进行了排序分析,并用该方法对某些区中国移动手机用户的消费情况进行了综合评价,得到了许多有意义的结果。     

列联资料的有向聚类分析及其应用

本文针对单向有序列联资料 ,提出了有序因素的秩效应概念。在秩效应排序的基础上 ,构造了平均秩效应原则 ,并对因素各水平进行有向聚类分析。利用该方法对大学生隐性教育调查资料进行了剖析     

函数型自适应权重聚类分析的再拓展

离散视角下,函数型自适应权重聚类的有效性取决于基函数的最优选择,目前尚无客观统一准则。基于随机过程的Karhunen-Loeve展开定理,本文对函数型自适应权重聚类分析进行了连续视角的进一步拓展。相对现有同类函数型数据聚类分析,拓展模型的核心优势在于:(1)基于Karhunen-Loeve展开实现了函数空间向多元统计空间的过渡,避免了人为选择基函数的主观任意性;(2)依据变量重要程度重构自适应权重距离为函数之间的相似性测度,并有充分的理论基础保证其必要性、合理性;(3)在充分保留原始数据信息的前提下,能够应用经典的有限维多元分析方法解决无限维的函数型聚类问题。实证检验表明,新模型能够降低聚类过程的计算成本,显著提升分类正确率、稳健性和普遍适用性。     

中国区域创新能力静态分析——基于自适应赋权主成分聚类模型

本文在对经典聚类模型和现有改进聚类模型优点与不足剖析的基础上,通过定义客观加权主成分距离为分类统计量,提出了一种自适应赋权的主成分聚类模型。与现有同类方法相比,新模型克服了指标之间的高度共线性,能够对指标重要性的客观差异进行自适应赋权,每一步都有充分的理论保证其必要性、合理性.应用加权主成分聚类对中国区域创新能力进行集团划分,分类结果的可解释性明显提高,统计检验效果显著,所得的结论对了解和推动中国区域创新能力发展具有借鉴意义。     

关于f-1(x+a)与f(x+a)互为反函数的一个结论

1999年全国“希望杯”竞赛题 (高一 )中有一题为 :已知函数ｆ(ｘ)的定义域为Ｒ ,它的反函数为ｆ- 1 (ｘ) ,如果ｆ- 1 (ｘ 1 )与ｆ(ｘ 1 )互为反函数且ｆ(1 ) =2 ,则ｆ(2 )等于 (　 ) .Ａ 2　　Ｂ 1　　Ｃ 0　　Ｄ - 1解　因为ｆ(1 ) =2所以函数ｆ(ｘ)图象上有一点 (1 ,2 ) .故ｆ(ｘ)的反函数ｆ- 1 (ｘ)图象上有一点 (2 ,1 ) .所以函数ｆ- 1 (ｘ 1 )图象上有一点 (1 ,1 ) .又函数ｆ- 1 (ｘ 1 )与ｆ(ｘ 1 )互为反函数 ,所以函数ｆ(ｘ 1 )图象上必有一点 (1 ,1 ) .所以ｆ(2 ) =1 .　　　故选 (Ｂ) .该题结果虽然选出来了 ,然而总感到意犹未尽 …