基于S-WLLE算法和SVR的植物叶片图像识别方法

针对加权局部线性嵌入（Weighted Locally Linear Embedding,WLLE）算法不能充分挖掘样本类别信息以及传统流形学习算法中利用已有训练样本流形邻域关系近似得到测试样本低维嵌入的低精确性,提出了基于监督加权局部线性嵌入（Supervised Weighted Locally Linear Embedding,S-WLLE）算法和支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）的植物叶片图像识别方法。首先利用叶片样本监督距离代替WLLE算法中的欧式距离,对训练样本进行降维;然后学习训练样本已有数据得到SVR模型,预测测试样本的低维嵌入;最后利用最近邻分类器分别实现正负类样本以及负负类样本之间的识别。实验表明,该算法不仅提高了正负类叶片的识别精度,而且能够有效实现负负类叶片的识别。     

K—means聚类算法分析及在教师授课质量评价中的应用

K—means聚类算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。应用K—means聚类算法,选取适当的k值,对教师授课效果进行分析,可以较好地实现量化评价与综合评价相结合,提高评价水平,为确定评价指标提供了可靠的依据。     

二型模糊系统在音频信号分类中的应用

针对数字音频信号分类问题提出了基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法,并在此基础上应用跳跃基因遗传算法对聚类得到的初始模糊模型进行优化,最后采用向量相似性测度准则对优化后的模糊规则集合进行简化,得到最终的模糊分类器模型。与传统的一型模糊集合相比,二型模糊集合可以掌控更多的不确定性信息。基于二型模糊集合理论的C均值聚类算法对样本分布不均匀、结构不规则的样本集的聚类效果更精确。实例仿真结果对比显示,应用二型模糊C均值聚类算法的音频信号分类器比应用一型模糊C均值聚类算法的分类器得到的分类结果更准确。     

利用单词超团的二分图文本聚类算法

鉴于目前传统文本聚类方法中利用文档间的相似度进行聚类存在的问题,在传统的文本挖掘基础上提出了一种新的文本聚类算法——利用单词超团的二分图文本聚类算法。该算法用文档中单词的关联模式来评估文档间的相似度及主题类别预测,并利用图划分策略来大大降低文档相似度比较算法的复杂度,同时将超团作为特征结构的扩展,可以在一定范围内减少语言信息的丢失,提高聚类效果。经实验证明该算法具有较高的有效性。     

基于C-均值聚类的高分辨距离像识别

针对已有核聚类算法中核参数优化方法的不足,提出一种新的反映类内类间间距的有效性指标,通过使类内样本相似性最大,类间样本相似性最小来达到优化核参数的目的.在对核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法.仿真结果表明:该算法可以通过训练识别率判定最佳聚类数,同时运用改进的核参数优化方法可以得到最优的核参数,进而得到最佳的识别结果.     

半径自适应的初始中心点选择K-medoids聚类算法

针对K-medoids(K为中心点)聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷,提出一种新的半径自适应的初始中心点选择算法。该算法在每次迭代过程中都重新根据剩余样本点的分布特征计算半径,从而实现动态计算相应样本点的局部方差和领域半径,选取较优的初始聚类中心点,实现良好的聚类效果。采用不同规模的UCI数据集和不同比例随机点的模拟数据集进行测试,利用5个通用的聚类评价指标对性能进行评价。结果表明:本算法性能较同类算法有明显提高。     

基于灰色关联法的管理舞弊风险评价模型研究

本文将灰色关联法运用于管理舞弊风险评价,首先对442个样本运用T检验和Wilcoxon符号秩检验建立基于舞弊三角理论的风险评价指标体系,然后选取了具有保牌动机的68家ST公司作为训练样本建立风险评价模型得到风险评分值,最后选取20家公司作为测试样本验证模型识别效果.研究表明:区分舞弊与非舞弊公司的风险评分分割点约为0.465,训练样本综合判别率为72.06％,测试样本模型的综合判别率为85％,灰色模型具有较好的判别效果.     

数据挖掘中聚类算法的研究

随着数据挖掘技术的发展,作为数据挖掘中重要方法之一的聚类分析,先后出现了许多聚类算法。这些聚类算法均有其自身的优缺点。为了方便用户找到适合的聚类算法,本文根据不同的聚类原理对聚类算法进行分类,并概述了各类算法的发展情况。针对聚类的典型要求,归类出了一些有代表性的算法,同时对它们进行了分析和评价。文章最后给出了几种常用聚类算法的性能比较,并对聚类算法的发展进行了展望。     

基于链接的模糊聚类集成方法

针对多数聚类集成方法忽视潜在信息或获取潜在信息方法复杂这一缺点,提出一种基于链接的模糊聚类集成方法。该算法首先利用模糊聚类算法建立集成信息矩阵,然后使用相应的链接方法将集成信息矩阵转化为反映数据相关性的权重图,最后运用图划分技术得到最终结果。实验结果表明,新提出的算法可以有效地获取潜在信息,同时提高聚类质量。     

基于Kmeans和CBR方法的高校就业预测模型应用研究

提出运用Kmeans聚类算法和CBR案例推理方法对高校学生就业趋向进行预测。针对采集的高校就业信息的高维海量数据,首先使用Kmeans聚类方法将已就业数据划分成不同的就业类别,从而极大地减少了特征分析工作量。对未就业数据进行预测时,先计算跟每一聚类中心的距离值,从而得到其合适的分类,再在每一类中进行CBR推理,最后得出对其的预测分类结果。实验结果表明,提出的算法预测结果较为精确,为高校就业指导提供了帮助。     

我国税收核定制度存在的问题与对策

税收核定作为纳税申报的补充性措施,有其存在的现实性和重要性。目前我国税收核定制度存在一些问题,影响其功能的充分发挥。这些问题存在于立法结构、程序、适用范围和监督制度四个方面。有必要完善税收核定制度的结构体系和程序制度,改善税收遵从秩序,以及健全税收核定监督制度,使税收核定制度趋于完善。     

基于DEA-PNN的中国上市房地产企业效率研究

文章运用传统的数据包络分析方法(DEA)对上市房地产企业的效率进行评定,引入相应的分类指标对DEA在不变规模收益下求得的效率值进行分类,然后使用概率神经网络(PNN)和传统的多重判别分析方法(MDA)对分类效果进行模式识别,并比较了两种方法的识别精确度,研究发现:(1)PNN的预测精度要优于传统的判别分析方法;(2)通过DEA的求解结果可以得出所有上市房地产企业的标杆企业;(3)当前上市房地产企业的总体效率值偏低,有巨大的提升空间。     

AVMD Kriging砂轮寿命周期磨削性能在线监测方法

为了对砂轮寿命周期磨削性能进行特征提取与智能识别，课题组提出了一种改进的变分模态分解算法与Kriging模型相结合的砂轮寿命周期磨削性能识别方法AVMD Kriging。首先，通过人工鱼群算法和包络熵适应度函数来优化VMD，以解决VMD中本征模态函数分解个数k和惩罚因子α难以自适应确定的问题；再利用皮尔逊相关系数选取与原始信号相关性最高的本征模态函数并计算其样本熵值组成特征向量，将其输入Kriging模型进行砂轮寿命周期磨削性能识别；最后利用实验采集的声发射数据，将提出的AVMD Kriging方法与传统的KNN模型、Tree模型进行对比。结果表明：AVMD Kriging方法的识别准确率优于KNN模型和Tree模型，能有效提高砂轮寿命周期磨削性能的识别准确率，同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。     

资本结构的公司特征影响因素及其评价模型——来自中国上市公司的经验证据

运用资本结构理论,利用主成分和多元回归分析法,以我国上市公司为样本,实证研究了公司的控股股东结构、公司规模、盈利能力、成长性、资产结构、股权流通性、收入变异程度、非负债税盾和所得税等公司特征因素与其资本结构之间的关系,得出公司负债税盾与其负债水平正相关等七个重要结论;运用实证研究成果,建立我国上市公司资本结构的综合评价模型,并运用该模型求解出最优资本结构区间.     

财政纵向失衡、地方政府税收努力与资本错配

财政纵向失衡对资本错配有直接效应和间接效应。以我国30个地区2002-2017年数据为基础,本研究通过构建面板联立方程模型探究了财政纵向失衡、地方政府税收努力与资本错配之间的内在联系。结果表明,财政纵向失衡对资本错配既有直接效应,又通过地方政府税收努力对资本错配具有间接效应,即财政纵向失衡程度的提高降低了地方政府税收努力,而地方政府税收努力的降低扭曲了资本配置效率。     

环境污染税的博弈论分析

征收环境污染税是为治理环境污染而筹集资金,利用税收杠杆来促进生态环境的良性循环。通过构建企业进入博弈模型和政府税率与企业产量博弈的完全信息动态博弈模型,导出政府、企业双方局中人在开征环境污染税后所达到的子博弈完美纳什均衡,可分析我国开征环境污染税的可行性以及所能达到的效果,从而为环境污染税的开征提供理论依据。     

我国“费重税轻”的成因与“费改税”应采取的措施

我国现阶段收费占财政性资金的比重过大,加重了企业和国民的负担,侵蚀了税基,造成了税费管理无序,监督弱化,滋生腐败。产生这些现象的原因有四点:一是政府收入机制不规范;二是政出多门,管理混乱;三是机构臃肿,人员膨胀;四是财政预算与地方政府的资金需求差距过大。解决上述问题应采取三项措施:一是规范收费,以“分流归位”推进费税改革;二是取缔越轨收费,保留合理收费;三是深化财政税制改革和经济体制改革,建立规范的政府收入机制。     

基于协整—ARMA模型的河北省税收收入预测研究

经济税源是税收收入的基础。相关理论和实践都表明,税收与经济增长之间存在着一种长期均衡关系。为模拟这种均衡关系,建立了税收与经济的协整模型;为预测税基发展趋势,建立了经济产值的ARMA模型;对经济税基的预测进一步测算税收收入的季度规模,并用部分历史数据和外推数据对预测模型进行了验证。经证明,模型的预测精度较高,可用于对未来各季度税收收入的实际预测。     

国内外有关税务信息化研究现状综述与分析

21世纪是信息时代,信息已成为各行各业重要的资源。目前,信息管理系统已被各行各业所应用,税务机关也在逐步进行税务信息系统建设。为了推动我国税务信息化建设,认真总结和分析国内外有关税务信息化研究成果,并借鉴其成功经验,无疑是一项十分有意义的工作。