有关两类索赔风险过程的几个问题的探讨

文章考虑了具有两类索赔风险过程的Gerber-Shiu函数,这两类索赔计数过程分别是Poisson过程和广义Erlang(n)过程,在这一模型下,给出了一个积分微分方程组,一个广义Lundberg方程以及它的根的性质。     

基于半静态分层抽样的模糊聚类分析方法的改进

基于统计模型的模糊聚类算法的时间复杂度在数据集规模超过一定数量级时是计算不可行的,解决时间复杂度的一个行之有效的方法是抽样.文章通过对静态抽样进行改进,设计了一种半静态抽样法,使样本数据集最大程度得保持原数据集的信息,并保证聚类结果的不失真性;最后通过实证分析,比较并证明了该方法是有效的.     

数据流概念漂移双窗探测方法

数据挖掘(机器学习)领域的研究重点是建立概念漂移数据(Concept-drift)下的模型,其中的核心问题就是探测器算法.文章提出了一种基于双窗的探测算法.其优点是给出了该算法的严格理论基础;有效提高挖掘效率,克服虚漂移的干扰.并且运用人工和实际数据进行实验,效果亦优于其他算法.     

基于聚类组合和支持向量机的环境经济负荷调度模型

文章提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法.该方法首先使用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心;然后将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,使用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得到相似日样本;最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测.     

一种新寿命分布的参数估计及其应用

Chen(2000)提出了一种新的两参数寿命分布,这个分布有递增或浴盆型失效率函数,并基于Ⅱ型截尾样本给出了分布参数的区间估计.文章对这种两参数寿命分布在一个参数已知时,基于Ⅰ型截尾样本并借助Han(2011)给出的失效概率的E-Bayes估计给出了另一个参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,进而得到了失效率函数和可靠度的估计.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明方法可行且便于工程应用.     

不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法

针对不平衡数据的分类问题，文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性，提出了一种新的逻辑回归算法。首先，定义逻辑回归模型新的损失函数；其次，基于牛顿迭代法，设计FL逻辑回归算法；最后，在比较实验中，运用随机森林进行特征选择，以阈值优化逻辑回归模型为分类模型进行实验。实验结果表明，与传统逻辑回归算法相比，改进后的算法提高了少数类样本的分类精度，增强了模型的整体分类性能。     

一类回归损失函数集Vγ维的研究

损失函数集的Vγ维的有限性是学习过程具有一致性的充分必要条件。因此,研究Vγ维具有重要意义。本文讨论了无限维再生核希尔伯特空间(RKHS)中半径为R的球内回归估计的一特殊类型损失函数集Vγ维的有限性,给出了其Vγ维的上界估计。从而确保了此类回归机器的依概率一致收敛,使其具有较好的推广能力。     

ESTAR模型单位根检验的性质研究

文章以转移函数为指数形式的平滑转移自回归模型(ESTAR)作为典型代表,通过模拟实验考察了非线性单位根检验(包括ADF检验和PP检验)的小样本性质;以MA(1)和GARCH(1,1)过程为代表,研究了误差项服从序列相关和异方差时,非线性参数和滞后阶数对两类检验统计量实际水平和功效的影响,从而为非平稳STAR族模型的应用研究提供一定的理论支持.     

基于改进模糊聚类算法的灰色预测模型

目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度.而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案.针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性.     

多类型多准则相互影响的弹性需求随机用户平衡模型

文章考虑多类出行者的一般情况,用不同的参数表示各类出行者对路径出行时间理解的不同,同时考虑弹性需求及不同类型出行者之间的相互影响;然后给出了多类型多准则相互影响的弹性需求随机用户平衡模型,证明此模型的一阶条件符合随机用户平衡的路径选择条件,推出弹性需求函数形式;最后给出了对角化及MSA组合算法.     

基于路径跟随方法的光滑子区间K均值聚类算法

时间序列聚类是数据挖掘领域的热点问题之一。结合时间序列的特点,光滑子空间K均值聚类算法在进行稀疏型聚类的同时,可以筛选出连续的时间子区间,并基于这些子区间上的观测对时间序列聚类,其复杂度主要取决于更新聚类权重的方法。然而,现有算法中聚类权重的更新是通过凸二次规划问题求解完成的,其计算复杂度较高。文章的理论推导表明,可以通过复杂度较低的严格凸二次规划问题的求解来更新聚类权重。在此基础上,给出了计算复杂度更低的路径跟随方法来更新聚类权重。数据模拟表明了基于路径跟随方法的新算法在聚类中的有效性,及其在计算速度上的优越性。     

基于灰关联投影寻踪的企业信用评估模型

文章提出了一种基于灰关联投影寻踪的企业信用评估模型.该模型把企业信用评估作为一个灰色多目标决策问题,运用投影寻踪技术,通过优化投影指标函数估计灰色关联投影值的最佳投影方向,进而得出样本企业的信用综合得分,根据信用综合得分的散布特征设置两分类判别阚值,从而确定样本企业的信用类别.文章通过实例证明了该模型的可行性和有效性.     

近似非齐次指数序列预测的新融合模型构建

DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型.该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性.实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度.     

时间序列ARFIMA模型的贝叶斯预测分析

ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂.本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析.     

考虑随机利率因素的保费随机的复合Poisson风险模型

文章研究了一类考虑随机利率因素的保费随机的风险模型,模型中保费收入过程是一复合Poisson过程;运用鞅方法得到了有限时间破产概率的一个上界及最终破产概率的Lundberg指数型上界估计。     

最小最大概率分类的财务预警模型

最小最大概率机是一种实现未知样本正确分类概率最大化的分类算法,其在两类样本的均值和协方差矩阵已知的条件下而构建的,对类条件分布不做要求,非常适合于财务危机建模分析.文章提出使用建立最小最大概率分类理论进行财务预警研究,结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,使用线性和核最小最大概率机算法分别建立T-2和T-3年财务预警模型,实验结果表明最大最小概率分类财务预警模型具有不错的分类效果和适应性.     

不同损失下指数-威布尔分布参数的Bayes估计

文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数一威布尔分布(EWD)形状参数的Baves估计问题.当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Baves估计表达式及极大似然估计:运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Baves估计及极大似然估计的精确度进行了比较.模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数.     

缺失数据下部分线性模型的变量选择

文章结合基函数逼近以及惩罚最小二乘技术,对响应变量随机缺失下的部分线性模型,给出了一个变量选择方法.并结合局部二次逼近,得到了一个迭代算法.数据模拟表明该变量选择方法是可行的.     

基于非负矩阵分解的函数型聚类算法

函数型聚类分析算法涉及投影和聚类两个基本要素。通常,最优投影结果未必能够有效地保留类别信息,从而影响后续聚类效果。为此,本文梳理了函数型聚类的构成要素及运行过程;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了基于非负矩阵分解的函数型聚类算法,构建了“投影与聚类”并行的实现框架,并采用交替迭代方法更新求解,分析了算法的计算时间复杂度。针对随机模拟数据验证和语音识别数据的实例检验结果显示,该函数型聚类算法有助于提高聚类效果;针对北京市二氧化氮(NO2)污染物小时浓度数据的实例应用表明,该函数型聚类算法对空气质量监测点类型的区分能够充分识别站点布局的空间模式,具有良好的实际应用价值。     

基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法

文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度.