Accurate forecasting of the undecided population in a public opinion poll

The problem of pollsters is addressed which is to forecast accurately the final answers of the undecided respondents to the primary question in a public opinion poll. The task is viewed as a pattern‐recognition problem of correlating the answers of the respondents to the peripheral questions in the survey with their primary answers. The underlying pattern is determined with a supervised artificial neural network that is trained using the peripheral answers of the decided respondents whose primary answers are also known. With peripheral answers as inputs, the trained network outputs the most probable primary response of an undecided respondent. For a poll conducted to determine the approval rating of the (former) Philippine president, J. E. Estrada in December 1999 and March 2000, the trained network predicted with a 95% success rate the direct responses of a test population that consists of 24.57% of the decided population who were excluded in the network training set. For the undecided population (22.67% of December respondents; 23.67% of March respondents), the network predicted a final response distribution that is consistent with the approval/disapproval ratio of the decided population. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

一种基于时序分析的大型重载支承轴隐蔽部位疲劳裂纹诊断方法

大型重载支承轴隐蔽部位因发生不可观测的突发性疲劳断裂事故,严重影响生产的正常进行,给企业带来重大的经济损失.在分析支承轴振动特性的基础上,通过在机械结构外部便于检测部位提取反映结构疲劳裂纹状态的特征信号,编写相应的MAT-LAB程序构建时序模型,然后模拟支承轴实际工况,将裂纹产生、发展、断裂过程划分为5种状态,建立标准故障模式特征向量空间.运用模糊聚类分析方法,结合Euclide距离判别函数,找出与标准故障模式特征向量中隶属度最大的特征向量,从而有效诊断支承轴隐蔽部位疲劳裂纹状态的程度.最后通过实例验证了该方法的正确性和可行性.图2,参5.     

数论中欧拉恒等式的若干注记

利用新建立的丢番图的定理,我们以回顾历史的眼光来探究数论中著名的欧拉恒等式,本文用实例证明欧拉恒等式所表达的理念与意识形态存在明显的错误。     

逐步Fisher判别法在分析我国12年股市上的应用

应用逐步Fisher判别法的多元统计数学工具，综合分析我国12年股市的各指标因素量化统计特征，建立Fisher判别式，从而得出研判我国股市顶部和底部区域、上升、下降、盘存各种形态的数学模型．     

盆地型长周期地震动的判别准则

为了筛选出盆地内超高层结构抗震设计所需的盆地型长周期地震动(简称为长周期地震动)验算波,总结了长周期地震动的形成机理,分析了长周期地震动中面波的卓越性,提出了截取由面波主导的地震动尾波的方法,通过基于尾波特性的统计分析得到了长周期地震动的判别准则.结果表明:沉积盆地边界所激发的面波在盆地内传播、叠加以及依频率放大是长周期地震动的主要形成机理;长周期地震动中由面波主导的尾波段对长周期结构响应起控制作用;长周期地震动判别准则宜定为:速度反应谱卓越周期大于2s,且截取出的尾波与原始波在速度反应谱卓越周期处的谱幅值比大于85%.     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。     

四元多项式代数的判别式

通过分析域k上n元多项式代数在其不变子环上基的性质, 并对n阶对称群做相应的划分, 得到四元多项式代数的判别式.     

Belle实验中神经元网络和Fisher判别方法应用于压制连续过程本底的比较

在Belle实验B±→K±ω道的物理分析中,对神经元网络法和Fisher判别法在压制连续过程本底应用中的性能进行了比较研究.应用神经元网络法可以获得对BB信号事例42.3%的选择效率和99.2%的连续过程本底排除水平;应用Fisher判别法可以获得57.9%的信号事例选择效率和98.6%的连续过程本底排除水平.