基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

决策树算法的研究及其在大学生心理健康数据处理中的应用

决策树分类是数据挖掘中的一种重要方法。探讨了决策树算法的基本思想和常用算法,并将决策树挖掘技术应用于大学生心理健康数据,分析挖掘影响大学生心理健康的因素。文章选择C5.0算法,通过Clementine12.0进行决策树挖掘模型的构建,建立数据流,通过不断测试分析,发现影响大学生心理健康主要症状是强迫症。以强迫症为分类目标查看模型,可以了解到焦虑症和人际关系也起到很大的影响作用。将目标属性分别设置为焦虑_程度和人际关系_程度,输出变量设为剩余的9个因子变量,执行数据流挖掘出导致强迫症的主要原因,为指导心理健康的工作人员提供参考。     

基于颜色分布特征的足球视频禁区检测

足球视频影响着人们的日常生活，人们对足球视频的关注更多地体现在对其中进球、射门等精彩事件上。而这些事件大都发生在左右禁区附近，显然左右禁区的准确检测在足球视频处理中起着关键的作用。本文在研究当前主流检测算法的基础上提出了一种基于颜色分布特征的足球视频禁区检测算法，该算法利用SVM对足球左右禁区颜色分布特征进行监督学习，进而检测出左右禁区。通过实验证明该方法高效并且可以达到较高精准度。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

信息理论框架下的神经网络构建

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能.     

基于GF-2遥感影像的面向对象分类方法比较研究

基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最近邻分类在影像准确性、复杂多样性、影像光谱混淆以及分布边界模糊等方面具有较高的识别能力。     

C4.5算法在高职学生对口就业因素分析中的应用

针对高职院校专业对口就业率不高的典型问题,进行了毕业生跟踪回访及问卷调查,并以大学期间有无明确的职业规划、是否参加过专业兴趣小组、专注做事及自身性别作为观测点来分析其影响学生专业对口就业情况;构建高职学生对口就业因素分析数据仓库并对数据进行清洗与转换,应用决策树C4.5算法对预处理后的数据进行分析,建立高职学生专业对口就业因素分析的决策树模型,从中抽取出影响高职学生对口就业因素的潜在规则并对其做了验证分析;挖掘出的规则为加强高职学生日常行为引导、专业对口就业提供了有益参考。