一种分地区、行业平均工资的聚类分析方法

平均工资是企业平均盈利程度及行业发展程度的体现,更是居民收入水平的客观描述.论文通过不同地区、不同行业的平均工资的聚类分析,对经济发展不平衡及居民收入分配差距较大问题进行定量的实证分析.     

基于混沌自适应粒子群人工神经网络的气体在聚合物中的溶解模型

为提高溶解预测模型的效率和关联度, 建立基于混沌理论、自适应粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)算法的混沌自适应PSO-BP神经网络模型, 并对二氧化碳(CO₂)在聚苯乙烯(PS)和聚丙烯(PP)中、氮气(N₂)在PS中的溶解度进行预测试验. 模型选用压力和温度作为输入参数, 使用试探法确定隐含层结点个数为8, 输出为预测的溶解度. 模型融合混沌理论、自适应PSO和BP算法各自的优势, 提高了训练速度和预测精度. 结果表明, 混沌自适应PSO-BP神经网络有很好的预测能力, 预测值与实验值相当吻合, 通过与传统BP神经网络和PSO-BP神经网络的比较可知, 其预测精度和相关性均明显较优, 预测平均绝对误差(AAD), 标准偏差(SD)和平方相关系数(R²)分别为0.0058, 0.0198和0.9914.     

图像分割的谱聚类集成算法

针对谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,利用集成学习算法良好的鲁棒性和泛化能力,提出了一种无监督集成学习算法——谱聚类集成算法.该算法先利用谱聚类的内在特性产生集成学习所需的多个聚类个体,再采用Hungarian算法对生成的聚类个体进行重新标记,计算每个样本点关于每一个类别所占的比例,得到一个成分向量,然后运用对数比变换将所得的成分向量映射到另一个空间,去除成分数据的不适定性,最后对映射后的数据进行聚类,从而得到最终的集成结果.通过对UCI数据集和纹理图像的仿真实验表明,所提算法的聚类准确率与常用的共识函数具有一定的可比性,且运算代价较小,所需时间大约为MCLA算法的一半,同时避免了精确选择谱聚类算法的尺度参数.     

关联规则在图书馆新书推荐中的研究

新书推荐是数字化图书馆个性化服务的一种形式,如何根据读者的专业需求,高效地找出有价值的书是图书馆数据挖掘中主要研究的问题。本文在Apriori算法的基础上,根据新书推荐工作的特点,对算法进行了部分改进,有效的支持了新书推荐工作。     

马尔科夫链在鄱阳湖入湖河流水质预报中的应用

论文运用随机过程理论,结合水质监测资料,建立了马尔科夫链水质预测模型,并通过实例分析,将预测值与实测值进行对比,验证了模型的可靠性和有效性,为水质预报的科学化提供依据.     

基于粗神经网络的企业财务危机预警方法

分析了评价财务危机的指标体系和财务危机等级的划分,论述了粗神经网络的结构和基本原理,叙述了基于粗神经网络的财务危机预警方法,并给出了一个基于粗神经网络的财务危机的预警实例。实验结果表明,该方法应用于财务危机预警中是有效的,为财务危机预警提供了一条新的研究思路和方法。     

云计算环境下基于热力学演化算法的任务调度与虚拟机分配算法研究

在云计算环境下的云任务调度和虚拟机分配过程建立了数学模型,并将其转换为整数编码形式的组合优化问题,并提出了一种热力学演化算法进行问题求解。算法根据整数编码形式定义了基因熵和个体能量,并引入了温度的概念,算法中提出了两种选择策略,算法利用自由能极小值原理驱动种群向最优化方向演化。实验结果表明热力学演化算法可以有效地解决云任务调度和虚拟机分配问题,可以为云环境调度问题提供依据。     

基于重采样策略的选择性谱聚类集成学习算法

提出了一种新的基于双重采样的选择性集成学习算法。针对集成学习要求学习器个体的差异性分布在样本空间的不同部分,对得到的聚类个体学习器输出进行重采样,以此来计算聚类个体的差异性。针对集成学习要求得到的个体学习器具有一定的精确性,对所有得到的学习器个体集合进行重采样来评估聚类个体精确性。在此基础上选择出集成学习所需的个体集合。以谱聚类算法作为基学习器,用聚类集成策略部分解决了谱聚类算法存在的尺度参数敏感问题,在UCI数据集上的仿真实验验证了算法的有效性。     

经济数学课程教学改革思考与实践

本文论述了经济数学教学改革的重要意义，分析了现行经济数学课程教学中存在的问题，介绍了开展经济数学教学改革研究的内容和方法，总结了经济数学教学改革带来的深刻变化。