支持向量机中一种参数优化选取方法

本文给出一种支持向量机中的参数优化选取方法. 它是通过遗传算法和确定性算法相结合解平衡约束优化问题,求出二分类支持向量机(SVM)中的正则参数C,本文将C作为优化问题中的变量来处理.遗传算法用来求解以C为变量的优化问题, 而确定性算法对每一个C值求解约束.数值计算的结果表明,用文中所述的方法求得的C值能明显提高支持向量机的泛化性能.     

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.     

基于支持向量回归机的水文混沌时间序列预测

支持向量机在系统辨识和分类研究方面比较成熟,目前尚没有提出有效的支持向量回归理论来解决非线性、时变、干扰的复杂问题.支持向量回归机主要用于因果关系点对的回归预测,把支持向量回归机应用于水文混沌时间序列的预测研究是一个有意义的工作.在支持向量机一般理论基础上,提出了水文混沌时间序列支持向量回归机模型,并就模型进行仿真计算,讨论了模型参数对支持向量回归机预测精度的影响,为模型参数寻优提供一般指导原则.直门达水文站径流量混沌时间序列支持向量回归机预测实验表明,水文混沌时间序列支持向量回归机模型是有效的.     

基于线性ν-支持向量回归机的异常数据检测

讨论了线性v-支持向量回归机中参数v的意义,并给出了严格的理论证明。利用v-支持向量回归机中ε-不敏感损失函数及参数v的意义,提出一种回归数据中的异常值检测方法。采用线性模型使得该方法不仅速度快而且能处理大规模数据。数值实验证明其具有可行性和有效性。     

考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选研究

针对组合预测过程中单项模型筛选难以刻画模型之间相关性的问题,采用模糊测度和模糊积分来刻画模型的相关性,并对单项模型预测结果进行集成,进而提出一种考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选方法.采用2可加模糊测度来刻画不同模型之间的相关性,并利用Choquet积分依据模糊测度值,将单项模型的预测值集成起来,形成组合预测结果.在这个组合预测过程中,采用基于模糊测度定义的Shapley值和交互作用指标来对单项模型进行筛选.为了验证文章提出的考虑模型相关性的组合预测单项模型筛选方法的有效性,选择软件工程领域的软件成本估算问题进行算例分析,选择基于案例推理方法(CBR)、最小二乘回归(OLS)、支持向量回归机(SVR)、分类回归树(CART)、人工神经网络(ANN)等数据驱动模型作为软件成本组合预测过程中的单项模型.选择常用的Desharnias数据库来验证模型的有效性.实证结果表明文章提出的单项模型筛选方法是一种有效方法,经过筛选后的组合预测模型能有效提高软件成本估算的精度,此外,研究结果还表明组合估算过程中最重要的模型(Sharply值最大)并不是估算精度最高的模型,即单个模型的重要性与该模型的估算精度没有必然联系,说明传统的以单个模型估算精度为依据的组合预测模型存在着一定的缺陷.     

小型喷气式飞机灵活起飞的实现

为了实现小型喷气式飞的灵活起飞,根据飞机起飞的性能数据,运用对小样本数据有着优秀学习能力的支持向量回归机挖掘起飞的数学模型,并采用遗传算法对支持向量回归机的参数进行优化确保了模型的精度,再根据起飞原理构造了小型喷气式飞机灵活起飞办法.最后以CESSNA奖状CJ1飞机为验证机型,在全动模拟机上成功进行了灵活起飞.研究结果表明,该方法实现小型喷气式飞机的实现灵活起飞是可行的,对运营单位开发灵活起飞程序具有指导意义.     

基于支持向量机的武器系统参数费用模型

在武器系统分析中,建立武器参数费用模型时,首先要挑选特征参数,这里采用R ough理论中的知识约简方法选择武器的特征参数;利用支持向量机建立了参数费用模型;给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与线性回归法和神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

我国专利申请量的支持向量机预测模型研究

运用支持向量机(support vector machine,SVM)和浮点遗传算法相结合的方法对我国专利申请量进行预测。数据仿真显示支持向量机预测方法比人工神经网络和逻辑回归方法有更高的预测精度,结果显示运用浮点遗传算法参数选取的支持向量机方法对我国专利申请量进行预测是可行和有效的。     

ABC-PSO算法优化混合核SVM参数及应用

针对混合核支持向量机(SVM)中的可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到,不能确保参数最优的局限性,提出用粒子群和人工蜂群的并行混合优化(ABC-PSO)算法来优化混合核SVM参数,找出满足条件的最优参数组合.将该SVM模型应用到语音识别中,通过对三个不同语种的语音数据库的实验仿真,验证了混合算法优化SVM参数所得的优化SVM模型比PSO算法优化SVM所得的模型,具有良好的泛化能力和语音识别能力.     

基于AGA-SVM的非线性组合预测模型

为提高预测精度,提出基于AGA-SVM的非线性组合预测模型.以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用加速遗传算法对支持向量机参数进行优化选择,并利用支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测.算例结果表明,AGASVM综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强.     

基于软件测试的软件缺陷预测模型

通过对某武器系统软件测试所得缺陷数据与软件规模之间关系的分析,建立了基于软件测试的软件缺陷预测模型.通过本项研究,可以在武器系统软件研制的初期阶段对软件可能含有的缺陷数量和缺陷等级进行预测,为软件研制过程的质量保证活动策划提供依据.     

隐变量分析简介(三)

本文介绍拟合通径图SAS软件中的统计模型。     

软件服务供应链合同设计与协调策略

考虑了整合式软件服务供应链和分散式软件服务供应链两种模式,以整合供应链为基准对分散供应链下的软件开发合同设计与协调问题进行了研究。在分散供应链下,分析了固定价格合同、销量激励合同和成本分担合同三种合同对供应链收益的影响,探索了这些合同的激励机制,考察了这些合同的适用环境。研究表明:三种合同中,成本分担合同对软件开发商的激励最高,达到了整合供应链下的协调水平;固定价格合同适用于软件用户对质量不太注重而对价格比较敏感、以及开发成本较高的情形,销量激励合同适用于软件用户对质量比较注重而对价格不太敏感、以及开发成本较低的情形,成本分担合同适用于平台运营商易于监测软件开发商开发成本的情形。     

Design of Finite Element Tools for Coupled Surface and Volume Meshes

Many problems with underlying variational structure involve a coupling of volume with surface effects.A straight-forward approach in a finite element discretiza- tion is to make use of the surface triangulation that is naturally induced by the volume triangulation.In an adaptive method one wants to facilitate"matching"local mesh modifications,i.e.,local refinement and/or coarsening,of volume and surface mesh with standard tools such that the surface grid is always induced by the volume grid. We describe the concepts behind this approach for bisectional refinement and describe new tools incorporated in the finite element toolbox ALBERTA.We also present several important applications of the mesh coupling.     

Classroom note: The area under x α by geometry

By stretching the area under the curve x ^α it is shown to be of the form x ^{α + 1} p(α). Geometry is then used to prove p(α) = 1/(α + 1).     

从Stewart的《Calculus》看高等数学教学

1加强数学软件在数学教育中的应用数学软件为高等数学教学理论联系实际创造了有利条件.象Maple这样的数学软件在美国的中学数学教育中就已经开始使用了.最近,高等教育出版社推出二部国外原版教材,一部是Finey,Weir等编的《Thomas Calculus》[1],一部是Stewart的《Calculus》[2]     

一种新的基于不完全排错的最优软件发行策略

软件的最优发行管理问题是软件可靠性研究的一个关键问题.现有的最优软件发行模型大都假定软件排错过程是完全的,并且在排错过程中没有新的故障引入,这种假设在很多情况下是不合理的.本文提出了一种新的最优软件发行管理模型,该模型既考虑了软件的不完全排错过程,又考虑了在排错过程中可能会引入新的故障,同时还考虑了由于排错经验的不断积累,软件的完全排错概率会增加的情况.本文同时给出了该模型的解.     

生成SAS数据集的几种方法

高惠璇，生成ＳＡＳ数据集的几种方法，数理统计与管理，１９９８，１７（３），４９～５４．本文介绍生成ＳＡＳ数据集几种不同的方法。     

Technological Tools in the Introductory Statistics Classroom: Effects on Student Understanding of Inferential Statistics

While technology has become an integral part of introductory statistics courses, the programs typically employed are professional packages designed primarily for data analysis rather than for learning. Findings from several studies suggest that use of such software in the introductory statistics classroom may not be very effective in helping students to build intuitions about the fundamental statistical ideas of sampling distribution and inferential statistics. The paper describes an instructional experiment which explored the capabilities of Fathom, one of several recently-developed packages explicitly designed to enhance learning. Findings from the study indicate that use of Fathom led students to the construction of a fairly coherent mental model of sampling distributions and other key concepts related to statistical inference. The insights gained point to a number of critical ingredients that statistics educators should consider when choosing statistical software. They also provide suggestions about how to approach the particularly challenging topic of statistical inference. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.