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。     

西部天保工程建设对农民收入的影响效应实证分析

西部地区是我国天然林资源保护工程的重点建设区域,工程建设与农民收入息息相关。运用2003—2011年西部11个省份的面板数据,采用面板向量自回归和脉冲响应分析研究工程建设对农民收入产生的影响。结果表明:西部地区天保工程建设在短期内对农民收入和城乡收入差距的影响具有一定的波动性,从长期来看,工程建设降低了农民的整体收入,并且拉大了城乡收入之间的差距。因此我国西部地区的天保工程不应继续通过加大资金投入的方式来进行建设,而应在投资建设保持稳定的前提下,通过对现有政策进行改进来提高农民收入。     

基于dSPACE1005标准板的感应电机矢量控制

感应电机矢量控制通过坐标变换将静止坐标系下的三相交变定子电流转变为同步旋转坐标系下的两相直流,再 利用转子磁场定向进行解耦,对定子电流的励磁分量isd和转矩分量isq进行独立控制,使得感应电机的控制能像直流电 机那样高效。论文中采用的dSPACE半实物仿真系统实现了与MATLAB/Simulink的完全无缝连接,搭建模块就能生成 代码并加载到实时硬件中运行,减少人工输入大量的代码,方便控制算法的验证     

模糊向量空间的有限生成子空间的一般基

提出模糊n元向量空间Vn 的有限生成子空间的一般基的概念 ,并讨论了它的一些性质 .     

空间数据变化检测研究进展

空间数据的现势性是衡量其使用价值的一个重要指标,因此,对空间数据进行变化检测从而对其更新就非常必要。本文系统总结了地理信息数据变化检测的方法,并进行对比和分析,以期为空间数据的实际生产和应用提供帮助。     

基于SVM的国防科研院所自主创新能力预测模型

在基于自主创新的过程与结果互为转化的基础上,将指标分为动态参数层和静态参数层,每个层又细分为要素组和指标集合,从而构建了多层次的指标评估体系。在该体系中引入支持向量机（SVM,Support Vector Machine）方法建立系统的评价预测模型,将获取的科研院所指标集分为训练样本集和检验样本集,经过训练样本集训练,检验样本集进行检验后,即可对输入的指标集进行其自主创新能力预测。     

建筑业投资与经济增长——基于VEC模型的经验证据

文章采用1995-2008年时间序列,运用协整理论、误差修正模型和格兰杰因果检验,实证分析了中国建筑业投资对经济增长的影响。结果显示,建筑业投资与经济增长之间存在长期的协整关系,建筑业投资与经济增长互为Granger因果关系,建筑业投资对经济增长的影响要远大于后者对前者的影响。其政策含义在于,可通过对建筑业投资的适当调控来刺激经济增长。     

优化SVM在锅炉负荷预测中的应用

提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪;利用核主成分分析方法提取数据特征;采用量子粒子群算法优化支持向量机超参数。将该优化算法应用于锅炉负荷短期预测,实验结果表明,该优化算法预测精度较高,收敛速度较快,泛化性能优于其他预测方法,且工程实现容易。     

财政支农、农村居民消费与农民增收的动态分析——以辽宁省为例

政府财政支出和居民消费的关系一直是经济界争论的焦点,文章基于1980-2007年辽宁省的时间序列数据,从宏观和动态的角度,运用单位根检验,Granger因果检验和向量自回归模型考察辽宁省财政支农,农村居民消费以及收入之间的关系,向量自回归模型的动态分析表明：农村居民收入和消费之间具有相互促进的正向联系,而财政支出的各方面对居民收入和消费的影响不尽相同,其中,基本建设支出对居民消费和收入都有负影响．即产生“挤出效应”,而生产性支出对居民收入产生正影响,而对居民消费却产生“挤出效应”,科技项目支出对居民收入和消费,先产生负影响,随着时间的推移,影响变为正;其他财政支出对居民收入产生正的影响,而对居民消费先产生“挤出效应”,随后又促进居民消费。     

基于支持向量机集成的电子商务环境下客户信用评估模型研究

随着电子商务的快速发展,越来越多的顾客参与到电子商务中来,目前国内电子商务相关的配套设施、法律法规等均不完善,信用问题是困扰电子商务发展的主要瓶颈问题,而客户信用评估是电子商务的重要组成部分,本文利用基于模糊积分的支持向量机集成方法对客户信用进行评估,该方法考虑了各子分类器的分类结果和各子分类器判决对最终决策的重要程度。通过实证分析探讨了此法的可行性和优越性,为我国建立电子商务客户评价体系提供参考。