商业银行信贷风险智能评估

针对商业银行的行业特点以及其中存在的信贷风险问题,指出反映商业银行运营状况的各种指标数据存在高度的非线性、不确定性和不精确性,并由此导致现有的信贷风险评估模型难以胜任.为此,结合统计学习理论的研究成果,建立了基于最小一乘准则的最优回归模型,并将其应用于商业银行的信贷风险评估中.实证研究表明,该方法取得的结果是可以接受的.     

中国科技园区域创新能力的智能评价

对中国科技园区域创新能力的评价体系进行了阐述。在现有评价指标体系的基础上，结合人工智能的最新研究成果，针对目前中国科技园区域创新能力评价方法存在的不足，提出了基于数据描述的智能评价方法，并将其应用到中国科技园区域创新能力的评价中，取得了较为理想的效果。     

基于SVR的区域经济短期预测模型

分析了区域经济发展的特性，并指出在区域经济发展预测中存在非线性强、波动性大的特点，从而导致常规的宏观经济预测手段难以取得理想的预测效果。核方法实现了数据空间与特征空间之间的非线性映射，建立在此基础上的SVR也就具备了优秀的非线性建模能力。首先对影响区域经济发展的各因素进行了相关分析，在此基础上提出并建立了基于SVR的区域经济短期预测模型，广东省江门市的应用实例说明了该模型的有效性。     

高新技术企业内部研发投入产出效果分析与实证研究

针对高新技术企业内部研发投入产出效果的提升问题,本文从研发投入内部来源的角度进行考虑,以广州市某区高新技术企业2014-2016年的统计数据为基础,采用实证研究方法,试图构建该区高新技术企业内部研发投入与产出的关系模型,根据最终研究结果进行分析总结,从而得出一些有用的结论。     

基于支持向量机的模式识别方法

介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机，分析了其应用前景和研究方向，两个算例表明，在模式识别领域中，采用支持向量机这一新方法，具有其他传统方法不可比拟的优势。     

基于核方法的复杂设备运行状态监测技术

分析了复杂机械设备运行状态监测中遇到的困难，介绍了基于核的特征提取方法和基于支持向量机的模式识别理论，指出：将核方法应用到状态监测中有望解决其中的非线性、不精确性和不确定性问题，为该领域的研究提供了全新且可行的研究途径。     

基于核的投影寻踪方法及其在模式分类中的应用

分析了一般投影寻踪方法存在的局限和核方法在处理非线性方面所具有的优势，在此基础上结合支持向量机的最新研究成果，提出了基于核的投影寻踪方法，并将其应用到滚动轴承的质量分类中，取得了较为理想的效果。     

基于支持向量机的短期GDP预测模型与应用研究

支持向量机是最近几年国际上模式识别研究的热点,具有全局最优和良好的泛化能力.本文在理论分析江门市GDP预测指标体系的前提下,研究了基于SVM的预测方法,并运用实际数据进行建模和预测,获得了比较准确的预测结果.     

基于SVDD的全国科技进步聚类分析

科技进步是国家经济发展的强大动力和坚实基础,是影响国家综合国力和国际竞争力的决定性因素．论文选取2008年中国31个省市科技进步综合指标评价数据,先标准化处理这些数据,再采用因子分析法对样本进行降维,最后用支持向量数据描述模型聚类分析了2008年全国科技进步的情况．     

模糊控制技术的若干问题

介绍了模糊控制技术的研究与发展状况，讨论了其中的若干问题。