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判别符合率逐步递增法 总被引:1,自引:0,他引:1
谭良 《数学的实践与认识》1990,(2)
本文提出寻找2~m—1种变量组合中具有最高判别符合率的那些变量组合的一种简便方法,并用已取得显著实际效果的若干应用实例,说明该方法优于逐步判别法及穷举法之处。 相似文献
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本文对经济学中常见的判别线性约束下实二次型的正定性问题通过矩阵分解给出了一个简易且可行的算法,该算法不涉及行列式的计算。 相似文献
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本文给出一种新的逐步判别算法,其主要思想是把多因变量逐步回归方法用于判别——回归模型,实现多类逐步判别计算.作者还证明,这种算法与近十年出现的基于 Wilks-A 统计量的逐步判别算法在舍选变量方面是完全等价的,但计算时间与存贮量都大有节省. 相似文献
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本文提出了满意正交表的概念,并且利用正交表和投影矩阵的正交分解之间的关系给出了满意正交表的一种判别方法。 相似文献
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董新梅 《数学的实践与认识》2006,36(4):102-105
移动荷载作用下,简支桥梁横截面上弯矩的变化为二元函数Z=f(x,y),本文给出了绝对最大弯矩Zm ax的极值点x*、y*的判别方法:利用数学中的黄金分割算法搜索梁的绝对最大弯矩对应的最危险横截面位置x*;利用力学中的影响线理论判别该截面发生最大弯矩时的最危险荷载位置y*,计算该横截面的最大弯矩得到梁的绝对最大弯矩.该算法易于编写计算程序,以计算机为工具,适用于任意有限多个平行移动荷载在桥梁上移动,对于桥梁的设计计算与安全评估,有一定的实用价值. 相似文献
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用LDA Boosting算法进行客户流失预测 总被引:2,自引:1,他引:1
本文提出一种LDA boost(Linear Discriminant Analysis boost)分类方法,该算法能有效利用样本的所有特征,并且能够从高维特征空间里提取并组合优化出最具有判别能力的低维特征,使得样本类间离散度和类内离散度的比值最大,从而不会产生过度学习,大大提高算法效率。该算法有效性在某商业银行的客户流失预测过程的真实数据集中得到了验证。与其他同类算法,如人工神经网络、决策树、支持向量机等运算结果相比,该方法可以显著提高运算精度。同时,LDAboosting与其他boosting算法相比,也具有显著的优越性。 相似文献
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Hermite张量是Hermite矩阵的高阶推广,可以用于表示量子混合态.在量子信息中,量子混合态的可分性判别和分解问题仍然是一个重要而棘手的问题.本文推导逼近函数的梯度,进而提出3种算法:Hermite张量的秩R正Hermite逼近的负梯度算法和BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法,以及Hermite张量可分性判别和分解的BFGS算法.基于Taylor公式和凸分析,本文证明BFGS算法的有效性.数值算例进一步验证理论分析的正确性和算法的有效性.结果表明, BFGS算法可用于Hermite张量的可分性判别和正Hermite分解,并可得到其正Hermite秩分解.与半定松弛算法相比, BFGS算法能够分解高阶或高维Hermite张量且运行时间短. 相似文献
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本文研究平均报酬马氏决策过程(MDP)的相对值迭代算法.给出了span半范数压缩因子的一个表达式,证明了该因子小于1时本文绘出的相对值迭代算法及小步长相对值迭代算法均收敛到其最优解. 相似文献
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指数跟踪问题的广义双线性规划模型 总被引:2,自引:0,他引:2
劳剑勇 《应用数学与计算数学学报》2004,18(1):85-91
本文对指数跟踪问题建立了一种广义的双线性规划模型,其中考虑了交易费用、持仓限制与重平衡问题.根据该模型的特殊结构,本文给出了近似规划算法,通过逐次逼近的线性规划求解最优指数跟踪问题. 相似文献
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改进的扫描线多边形填充算法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文通过改进扫描线多边形填充算法,使之不仅能适用利用奇一倡规则确定区域“内、外部”、而且能适用利用非零环绕规则确定区域“内、外部”的方法来填充多边形.该算法改进了活化边表结点结构,同时拓展了原算法的应用范围. 相似文献
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针对指数族ACD模型,采用Scoring算法对模型进行参数估计,得到指数族情况下Scoring算法中方向向量的计算公式,并讨论了该算法的收敛性以及估计值的相合性.本文运用W ild Bootstrap构建参数的置信区间和置信带,将其结果与传统的残差Bootstrap做比较,数据模拟的结果表明,W ild Bootstrap处理问题更加快捷,结果更加准确. 相似文献
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研究了一类具有多个时滞的随机神经网络的均方指数稳定性问题,应用Lyapunov-Krasovskii泛函稳定理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了该系统解的指数稳定判别准则,最后通过数值举例阐述了结果的有效性. 相似文献
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《数理统计与管理》2013,(6):963-973
不良贷款的回收率与其处置方式有密切的关系,因此寻找最优处置方式是实际工作中很自然的诉求.但是因为不良贷款的特征与其最优处置方式之间的关系过于复杂,以往的文献中对处置方式只有定性的研究.本文不去关注不良贷款的特征与最优处置方式决定关系的具体形式,而是从处置方式的样本个数入手对处置方式进行定量研究,根据历史处置时的"投票"数越多则表明处置方式越优秀的思想,建立了处置方式的判别模型.文章首先通过列联表检验发现不良贷款的处置方式与贷款本金余额、本金占比、贷款银行、贷款担保方式、贷款企业的工商登记状态和经营现状等因素相关,而与债务企业是否上市公司和注册资本不相关.基于这些影响因素,本文首次将部分线性决策树(PLTR)的方法应用于建立不良贷款处置方式的判别模型,同时表达了影响因素与处置方式之间的线性关系和非线性关系,获得了相对较好的判别效果.由此,本文也发掘出不良贷款的历史处置模式,因而可以从提高期望回收率的角度提出合理建议. 相似文献