基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制方法研究

针对自回归移动平均过程中控制变量的观测值并不具有相互独立性,引入贝叶斯分析方法研究过程质量控制问题.通过模型结构的贝叶斯分析,利用残差序列建立了基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制模型,解决了观察数据相关条件下的过程质量监控问题.仿真分析结果表明:贝叶斯ARMA质量控制方法能够有效地避免了在受控状态下使用常规控制图造成的漏发或虚发报警现象,解决了自回归移动平均过程情况下的质量控制问题.     

VAR模型在3G用户规模预测中的应用

3G(Third Generation)用户规模的大小,将直接关系到我国未来通信事业发展前景。很多机构和个人应用各种线性,非线性模型对中国的3G用户规模进行了预测,但大多数模型分析都没有充分利用3G用户群特点。为此,在充分分析3G用户群特点的基础上,采用间接预测方法,把向量自回归模型(VAR:Vector Autoregression)引入3G用户规模预测中。通过建立CDMA(Code Division Multiple Address)用户数、互联网用户数、2G用户数的三变量的VAR模型,验证了宽带网络用户与CDMA用户之间的相互替代关系,并采用宽带网络用户数间接预测了3G未来网络用户规模。预测结果显示,到2008年中国3G需求空间将为6千多万户。这一巨大的市场规模将会直接影响中国3G产业的发展与政策制订。     

数据挖掘中SVM模型与贝叶斯模型的比较分析——基于电信客户的流失分析

对电信客户流失数据分别构建贝叶斯模型和SVM模型,进行电信客户流失的可能性预测.在实验过程中改变数据量和特征字段,借助clementine 12.0的可视化实验平台直观、有效地观察5种模型的预测结果,并对贝叶斯和SVM的5种模型进行比较,得出结论:在属性值较多的情况下,采用贝叶斯Markov-FS模型;在属性值较少且与预测结果高度相关的情况下,SVM中多项式核函数模型预测结果的正确率和稳定性都比较好.     

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

基于多项式模型和低风险的贝叶斯垃圾邮件过滤算法

针对现有贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤时,贝叶斯贝努利模型对邮件文本特征向量进行处理不能区分特征向量的重要性,导致邮件分类召回率低,同时还存在合法邮件被误判的风险的问题,采用贝叶斯多项式模型对特征向量进行加权处理来区分特征向量的重要性;然后,采用低风险策略来降低合法邮件被误判的风险,提出基于多项式模型和低风险的贝叶斯垃圾邮件过滤算法.实验结果表明:对于不同数量的特征项,该算法能够有效提高邮件分类的正确率与召回率,降低合法邮件被误判的风险,并在过滤文本字符数量较大的邮件时,具有性能平稳、波动小的特点.     

灰色神经网络模型在图书采购复本量预测的应用

针对图书采购复本量预测问题,提出了基于灰色神经网络的采购复本量组合预测模型.根据现有文献记载5年来的G类图书的流通率、拒借率和平均复本量数据,运用组合预测方法对G类图书复本量进行了预测,并与多元线性回归模型以及BP神经网络模型比较.结果表明:组合模型预测值的相对误差更小,精度更高.     

基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价

目前,滑坡易发性评价大多只采用单一模型进行研究,而单一模型存在缺陷,如只采用信息量模型则不能反映各因子对滑坡发生的权重。通过将两个模型进行耦合分析可以很好地发挥各模型的优点和弥补各模型的不足,从而达到模型优化的目的。针对滑坡易发性常用的信息量模型和逻辑回归模型,提出信息量-逻辑回归耦合模型。以江西省宁都地区为例,获取研究区共297个滑坡,提取高程、坡向、坡度、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、植被覆盖率、地表建筑物指数共10个因子建立评价指标体系,再分别采用上述3个模型开展易发性评价,最后采用预测率曲线(the prediction rate curve, ROC)评价各模型精度。结果表明:信息量模型、逻辑回归模型和信息量-逻辑回归耦合模型预测率曲线与坐标轴围成的面积(area under ROC, AUC)值分别为0.838、0.864和0.876,可见信息量-逻辑回归耦合模型的评价精度更高,建模更为合理。研究区内滑坡主要沿水系两侧分布,高程和岩性对滑坡的发生起主要作用。     

基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.     

空间异质模型在城市扩展模拟中的应用与评估

以南京江宁区为例，基于遥感影像及其他数据，利用空间扩展模型和地理加权逻辑回归模型对研究区1999-2010年间的城镇用地扩展的影响因素进行有效检验与分析，探索其空间异质性特征.结果表明：1) 空间扩展模型与地理加权逻辑模型分别可解释研究区历史时期57%和64%的城镇用地转变，二者的解释能力在logistic模型基础上 (51%) 得到显著提升，有力地辩驳了全局回归模型的系数稳定性假设；2) 较之于空间扩展模型，地理加权逻辑回归模型更能有效刻画城市增长影响因素的空间非平稳性特征，更能够适用于研究区的城镇用地扩展模拟研究；3) 邻近变量中的DIS2INDU，DIS2ORD及DIS2CENT，邻域变量中的DENURBAN以及政策变量中的DENLANDP是研究区城镇用地扩展的关键驱动因素.     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

融合Logistic回归与Tabnet模型的P2P网贷违约预测方法

结合P2P网贷平台的特点,融合Logistic回归和Tabnet模型,提出一种P2P网贷违约预测方法。采集人人贷平台借贷数据,并对数据进行清洗与加工预处理;通过信息价值法和相关性分析,对众多解释变量进行筛选,以借款状态作为因变量,采用Tabnet神经网络进行训练,根据训练得到的特征重要性选择关键的解释变量;将Tabnet神经网络预测结果作为新的训练数据集,构建Logistic回归模型;将人人贷数据集输入Logistic回归学习与训练,以训练好的Logistic回归用于网贷违约预测。实验结果表明,Tabnet模型的网贷违约平均预测准确率和精确率分别为9958%、9547%,Logistic回归的平均准确率和精确率分别为9872%、9221%,而融合模型的平均准确率和精确率分别为9960%、9672%;在3个测试集上的准确率标准差分别为0001 4、0000 6、0000 5,精确率标准差分别为0034 4、0013 3、0013 2。表明融合Logistic回归与Tabnet的网贷违约预测方法具有Logistic回归模型的可解释性与稳定性,可提高单一模型的预测精确度。     

基于深度学习的MIMO系统联合优化

自动编码器神经网络可将通信系统重新构建为端到端的任务,从而实现整个系统的联合优化。针对基于深度学习的2用户与4用户多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统联合优化问题,提出将自动编码器运用到系统中,将整个通信系统的发射端和接收端视为自动编码器的编码和译码部分,利用交叉熵损失加权和函数进行训练学习,从而获得优化的系统模型,并进一步分析得出每个用户的误比特率及所有用户的平均误比特率。实验结果表明,基于自动编码器所构建的MIMO通信系统相比于传统的通信系统具有更优的系统性能。     

第三代移动通信系统中分组数据业务模型的研究

业务源模型建立的准确与否直接关系到3G系统性能分析的准确度，因此，借鉴了现有网络已有的业务模型；对未来3G无线分组数据业务的特性进行了分析，给出了若干典型的无线分组数据业务模型。最后针对业务源建模的相关技术进行了研究，提出了一种用于无线分组业务建模的分析流程与建模方法，对实际网络的业务规划具有重要价值。     

WAP（Wireless Application Protocol）应用技术探讨

根据WAP协议的总体开发原则和技术思路,研究WAP的应用模型,在此基础上分析了WAP协议栈的结构及各层提供的服务,探讨WAP在GSM移动通信系统中的应用,并展望其发展前景。     

基于贝叶斯分类算法的安全检测

准确率和效率对一个入侵检测系统来说是至关重要的。介绍了分类的模型及其评价方法,采用基于贝叶斯算法的分类模型,给出了入侵检测系统的基本框架及实验结果。     

Logistic回归模型的Bayes分析

本文应用Bayes观点讨论了logistic模型中的参数估计问题。     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

Reliability Evaluation of CRH_(3C) Brake Pads Based on Bayes Method

In the reliability life evaluation of CRH_(3C) brake pads,the evaluation model of reliability life is put forward based on the Bayes method in the small sample. The correctness of evaluation model is validated by comparing and analyzing with the evaluation results based on Bootstrap simulation. Also by comparing the result with the semi-empirical method,the life evaluation results of the brake pads which are based on the Bayes method are more actual. The results which are based on the Bayes method can provide the theoretical basis and guidance for the repair and replacement of brake pads.     

非线性测量误差模型的Bayes估计

讨论了非线性测量误差模型在未知参数具有正态先验分布时的参数Bayes估计,并对这种估计进行了影响分析,证明了删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM)具有相同的参数Bayes估计,同时给出了参数Bsyes估计的影响函数.     

基于IPv6的3G网络安全通信模型研究

随着3G业务的推广,IPv6网络通信协议在3G网络中的应用受到越来越多的重视.在分析3G网络的安全目标和所面临的安全问题后,提出了一种基于IPv6协议的通信模型.该模型采用中心协调控制策略,IPv6通过标准化IPSec协议,能最大限度的为网络用户在网络层提供安全可靠的通信服务.