基于KMOD核函数的SVM方法在信用评分中的应用

本文介绍了支持向量分类机,并引入具有更好识别能力的KMOD核函数建立了SVM信用卡分类模型.利用澳大利亚和德国的信用卡数据进行了数值实验,结果表明该模型在分类准确率、支持向量方面优于基于RBF的SVM模型.     

基于区间效率的贷款定价研究

以存款利息支出率、费用支出率、预期违约损失率、目标利润率等4个定价指标作为输入,以贷款利率作为输出,采用支持向量机回归算法建立基于区间效率的贷款定价模型.创新与特色一是通过区间数形式来反映预期违约损失率、目标利润率、费用支出率等,改变了现有研究将目标利润、贷款费用、违约损失等变量看作确定性数值来定价的现状.使贷款利率更具有竞争性.二是通过比较不同核函数、核参数下的训练样本的贷款效率区间与合理的贷款效率区间的匹配程度,确定贷款定价模型最优的核函数和核参数,进而建立了贷款定价模型.间接解决了在考虑贷款价格能否被银行、客户接受情况下贷款利率确定的问题.     

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.     

基于不均衡数据的小企业信用风险评价

小企业信用风险评价既是银行风险管理问题,又事关经济社会稳定。针对小企业贷款实践中,违约样本远少于非违约样本、且违约客户误判对银行影响较大的现实,采用不均衡支持向量机对小企业信用风险评价指标进行赋权,进而构建了能有效区分违约客户、非违约客户的评价模型。根据有无特定评价指标、特定评价指标数值变化对贷款小企业违约状态的影响程度赋权;反映了对违约状态影响越大、评价指标权重越大的赋权思路。将违约样本正确识别率、违约样本的准确率与查全率等因素作为支持向量机赋权模型中客户识别率的度量标准,改变了样本数据不均衡所导致的样本总体精度很高、违约样本精度反而不高的现象。研究结果表明:行业景气指数、资本固定化比率、净利润现金含量、恩格尔系数、营业利润率等评价指标对小企业信用风险的影响较大。     

基于模糊积分支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究

信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一.随着我国经济体制的改革深入、市场机制的建立与完善以及资本市场、银行业的迅速发展,现行的信用评估体制与方法赶不上经济改革发展的需要.本文建立了基于模糊积分的支持向量机集成方法,该方法综合考虑了子支持向量机的输出重要性.用此方法对商业银行的信用风险进行评估,并与单个支持向量机和最多投票原则的支持向量机集成进行比较,实证结果表明,本文提出的方法具有更高的分类精度,证实了该方法的可行性和有效性,为银行建立一套更加可靠的评估系统提供了理论依据.     

基于SVM理论的一种新的数据分类方法

基于 SVM分类器在模式识别问题中有独特的优势 ,本文通过对标准 SVM模型的改造 ,提出了一种新的简单的数据分类方法 .理论分析和实验表明 ,该方法与标准 SVM分类方法相比具有处理大规模数据识别的能力且保持较高的样本识别率 ,节省存储空间等优势 .     

主成分分析与支持向量机相结合的区域降水预测应用

将主成分分析和支持向量机回归相结合,以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象,进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,建立广西日降水预报模型.实例计算结果表明,支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

基于支持向量机的大豆产量预测研究

应用支持向量机(SVM)的算法进行中国大豆产量的预测研究,用1991-2008年中国大豆数据组成样本集,建立影响因素与大豆产量之间的SVM模型.利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份大豆的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较.结果表明,SVM预测模型预测大豆产量的精度优于其它预测方法.     

支持向量机在胎膜早破预测中的应用

为快速、准确地对胎膜早破进行预测,首次应用了一种新型的数据挖掘技术-支持向量机预测模型.该模型针对所获取的胎膜早破及正常破膜数据集100个病例进行建模,并与神经网络、Logistic回归建模的性能进行了比较.结果表明,支持向量机具有可调参数少、学习速度快等优点,计算所得到的结果无论从准确率,还是所获取知识的可理解性等方面,都优于常用的神经网络等方法.用支持向量机方法建立的胎膜早破预测模型合理可行.     

汽车潜在消费者的数据挖掘

由于目前私家车购买比例的迅速上升,汽车经销商之间的竞争也越来越激烈,如何尽可能的获取汽车潜在消费者变得尤为重要.通过利用国家统计局的"私家车预购数据",用支持向量机算法建立了预购车数据分类模型,模型通过对未来家庭轿车潜在消费者和非潜在消费者进行分类,为确定消费者在未来三年内买车的可能性提供科学依据,同时建立了决策树模型,用于比较与分析.     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.     

Remarks on normal operators on Banach spaces

Rendiconti del Circolo Matematico di Palermo Series 2 - A closed densely defined operatorT on a Banach spaceX is called normal, iff $$T \in [C^0 (\hat \not C)]$$ , i.e. there is a homomorphism...     

A note on pseudo-metrics on the plane

Every c-finite measure Μ on the set G of the lines on the plane such that $$(0){\text{ }}\mu {\text{(\{ g}} \in G:{\text{ }}P \in {\text{g\} ) = 0}}$$ for every point P?R ² generates a pseudo-metric F on the plane when one puts F P ₁, P ₂= \(\tfrac{1}{2}\) μ({g∈G:g separates the points P ₁ and P ₂}) The pseudo-metrics which are generated in this way possess the property of linear additivity, that is F(P ₁,P ₃)=F(P ₁,P ₂)+F(P ₂,P ₃) for P ₁,P ₂,P ₃ on a line, P ₂ between P ₁ and P ₃, and are continuous with respect to the Euclidean topology in R ² × R ². In this paper we prove the converse: every linear additive and continuous pseudo-metric F is generated as above by some c-finite measure Μ on G for which (0) holds. The method of proof shows that values of linearly additive and continuous pseudo-metric F inside every bounded convex polygon C are determined completely by the values of F on (δC)². The representation of pseudo-metrics by measures is useful in derivation of inequalities for the former.     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.