动态过程质量异常模式ANN-SVM识别模型及仿真分析

为简化ANN网络结构、降低MSVM识别的复杂度,提高动态过程质量异常模式识别效率,文章提出了基于ANN-SVM的动态过程质量异常模式识别模型.首先,在ANN分类器中应用均值特征把整体变化趋势上具有相似性的六种质量模式划分为三大类别.其次,利用SVM分类器对这三类进行再识别.应用均值特征构建的ANN网络结构简单,无需对其进行参数优化,并且ANN分类器将多分类问题转化为三个两分类问题,降低了MSVM的分类数.仿真结果表明:所提出的识别模型比单一采用ANN或MSVM分类器的整体识别精度均有显著提高,且大大缩减了模型训练时间.     

基于统计相关的缺失值数据处理研究

针对数据库中存在缺失值的问题,文章建立了统计相关分析与机器学习相结合的缺失数据处理方法.首先利用统计相关性对原始数据进行分析,找出与缺失值属性相关度较大的属性,提取这些属性的已知值作为训练数据建立模型,再利用建立起来的模型估算缺失值.以UCI数据库真实的数据为例进行仿真,并对比分析了支持向量机、神经网络和决策树三种机器学习算法,实验结果表明利用相关度较大的已知属性值来训练学习,其估算值精度明显提高.     

小样本统计决策理论：统计学习理论

统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论,是模式识别领域新近发展的一种新理论,着重研究在小样情况下的统计规律及统计决策方法性质。它为小样本统计决策问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用统计决策学习方法———支持向量机,较好地解决了小样本统计决策问题。本文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点、研究现状和一些思考。     

基于统计学习理论的信息安全风险管理

文章详细论述了统计学习的基本理论和信息安全风险管理的重要性,提出了应用结构风险最小化原则和支持向量机进行信息安全风险管理的思想,对于信息安全风险管理新方法的研究应用具有积极意义.     

基于贝叶斯理论的质量控制图异常模式识别

在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大.传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用.文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断.数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性.     

基于支持向量机的汽车曲轴质量诊断模型

传统的多元控制图在过程失控条件下,无法提供出哪一个变量或是变量组合是导致失控的原因,因而无法进行多元异常诊断。文章结合汽车曲轴生产过程的实际问题,应用基于支持向量机的方法对该过程多元问题进行了控制与诊断;在验证曲轴生产数据为多元正态分布的情况下,构建了基于SVM的均值偏移诊断模型,对过程变量进行均值偏移诊断,该模型能够指出均值偏移的组合模式。     

小样本统计决策理论：统计学习理论

统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论,是模式识别领域新近发展的一种新理论,着重研究在小样情况下的统计规律及统计决策方法性质。它为小样本统计决策问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用统计决策学习方法一一支持向量机,较好地解决了小样本统计决策问题。谊文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点、研究现状和一些思考。     

基于支持向量机的行业预警系统研究及实证

文章设计了一种能够反映行业风险变化的预警系统,并在系统中采用了支持向量机和人工神经网络等多种模型同时对样本行业进行批量处理和交叉检验。实证结果显示,支持向量机较其它模型具有明显的预测效果,成本低且效率高,特别适合于对目标行业进行初步预警。     

基于模糊支持向量机的客户信用评估研究

文章首先比较了支持向量机与传统分类方法在银行客户信用评估中的效果,结果表明支持向量机更适于目前中国商业银行对个人信用的评价;其次引入模糊支持向量机处理银行客户信用样本中的不平衡问题。实证结果显示,带有模糊关系的支持向量机方法能够减小训练数据类别大小差异对决策机器造成的影响,有效地提高了信用评估的精度。     

企业信用风险的度量方法

文章结合我国实际提出基于支持向量机的企业信用风险度量方法,并和神经网络等多种方法进行了实证对比分析,结果显示支持向量机具有较好的预测效果.     

模式识别课程中的统计学方法概述

模式识别是近年来迅速发展的一门学科,在工业、信息处理等领域有广泛应用。本文对模式识别、模式识别与统计学的关系进行了简单介绍,同时介绍了模式识别课程中两种基本的统计学方法：贝叶斯统计决策理论及概率密度估计理论。     

统计认识中质和量的辩证关系

统计理论在叙述统计性质的时候,总是讲到统计是在社会经济现象的质和量的辩证统一中研究其数量方面,或者是密切联系事物的质量方面来研究其数量方面,这无疑是正确的。真正做到这一点并不是一件容易的事情,可是统计理论很少具体阐述这个问题。因此,很有必要对此进行一些研究探讨。     

基于特征提取的金融时间序列形态挖掘

以金融时间序列的上升三角形形态为例给出了金融时间序列挖掘与特征提取的方法,在挖掘过程中充分利用挖掘者的经验背景知识,提出了一种基于特征提取的金融时间序列形态挖掘算法。该算法首先对金融时间序列进行趋势化预处理,将曲线转化为折线表示,形成形态的趋势片断,然后再从这些趋势片断中提取出相关形态的属性特征。它提高了序列形态特征提取的有效性,使搜索空间大为减小。     

关于单变量统计过程控制图某些研究结果简介

文章仅对一元连续变量的静态与动态控制图研究现状进行了简单的总结和介绍,并给出了较详细的参考文献,希望为国内开展此方向的研究抛砖引玉。     

基于统计指标的地区科技经费投入特征分析

 本文基于科技经费投入统计指标,应用基尼系数分析、区位商等方法从差异性、均衡性、关联性等方面分析了地区科技经费投入的区域特征情况。通过对各地区科技经费投入的水平、规模、优势与不足的深入研究,可以为各级政府制定科学合理的区域科技发展政策、规划区域科学技术体系布局、协调科技与经济和社会的关系提供依据和参考。     

基于概率模式分类的宏观经济预警系统设计

 本文从模式识别的角度对宏观经济预警研究进行了尝试，希望能起到抛砖引玉的作用。     

基于SAM的宏观统计数据质量评估方法研究

数据质量评估是统计数据质量管理的重要环节。从SAM核算框架入手,提出了宏观统计数据质量的评估方法,主要包括等量核算指标体系评估方法、账户平衡指标体系评估方法及"问题型"评估方法,以期从SAM的角度为宏观统计数据质量的甄别和提高提供一种研究方法。     

动态资产定价理论中风险估计及其统计性质分析

一、引言古典资产定价理论,如Ｓｈａｒｐｅ的资产定价模型（ＣＡＰＭ）和Ｒｏｓ的套利定价理论（ＡＰＴ）,有助于大家对风险定价及其概念的理解。这些理论解释了资产回报的横截面行为,允许根据不同的风险水平对资产进行评价和计算。这些理论的经验证明必须对风险进行估...