虚拟变量在方差分析中的应用

文章在明确了方差分析与虚拟变量模型两者基本原理的基础上,探讨了两者的内在相互关系,并以实证分析详细论述了虚拟变量在单因素方差分析中的应用,取得了良好的效果.     

函数数据聚类及其在金融时序分析中的应用

函数数据分析正成为近年来的研究热点。文章针对函数数据聚类分析方法的研究,首先在LP空间构建函数数据之间相异性度量指标,并利用基函数将函数数据平滑,提出了函数数据的聚类分析方法,指出了通过最小二乘估计得到的正交基函数系数进行聚类的结果接近于直接对原始数据进行聚类的结果。其方法应用于时间序列的模式挖掘,得到了良好的效果。     

基于KPCA和RS理论的支持向量分类机及其应用研究

核主成分分析KPCA是近年来提出的一个十分有效的数据降维方法,但它并不能保证所提取的第一主成分最适用于降维后的数据分类。粗糙集RS理论是处理这类问题的一个有效方法。提出一个基于KPCA与RS理论的支持向量分类机SVC,利用RS理论和信息熵原理对运用KP（A进行特征提取后的训练样本进行特征选择,保留重要特征,力求减小求解问题的规模,提高SVC的性能。在构建2006年上市公司财务困境预警模型的数值实验中,以KPCA、RS理论作为前置系统的SVC取得了良好效果。