基于独立成分分析和支持向量机的入侵检测方法

提出了一种入侵检测方法,该方法采用独立成分分析方法获取入侵行为模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后利用支持向量机对小样本、高维数据泛化能力强的特点,在独立成分空间中用支持向量机原理构造广义最优分类超平面.数值实验表明,所提方法可大大降低特征空间维数,具有较好的分类正确性.特别是当高斯核参数σ值在1~3之间时,利用该方法的漏检数仅为标准支持向量机算法的1/9,这说明它能有效地获取入侵行为的本质特征,对新的入侵行为有比较好的识别能力.     

基于误差修正模型的湖北省居民消费水平与GDP的协整分析

选取湖北省地区生产总值和居民消费水平两个经济变量,基于协整理论,通过协整分析和误差修正模型对两经济变量进行实证分析。结果表明,尽管两经济变量都是非平稳的,但两者之间存在长期的均衡关系。通过Granger因果检验可知,两者之间只存在单向关系,即地区生产总值是居民消费水平的格兰杰原因。短期内,居民消费水平会随着经济的波动而成正向响应。最后通过脉冲响应函数的分析,也反映了这一点。     

基于VAR模型的上证50指数与沪深300指数的协整分析与实证分析

运用证券软件搜集到最新的上证50和深证300指数的一年收盘数据,并运用计量经济学理论单位根检验、格兰杰因果检验、协整检验、脉冲反应和Eviews5.0软件对其分析,得出处理的数据结果,并对数据信息进行分析,得出相应的结论。     

创新主体投入与创新绩效的长短期关系研究——基于协整理论和误差修正模型的实证分析

基于2010—2016年我国30个省份的面板数据,并分为东部、中部、西部,运用协整检验、误差修正模型,对我国三类创新主体(企业、高校和科研机构)投入和创新绩效之间的关系进行实证分析。研究结果表明,我国研发经费投入、人力资本投入与创新绩效之间具有长期均衡关系,而且高等院校人员投入对创新绩效影响较大,企业研发经费投入发挥的创新效果较好。从短期来看,引进研发人员对高校、企业和科研机构的创新产出影响较大,但东中西部不同区域创新主体参与创新活动的绩效差异性明显。     

债券融资、股票融资与经济增长关系研究 ——基于协整和VECM模型的实证分析

债券融资、股票融资是我国境内非金融企业直接融资的两大方式,基于协整理论构建VECM模型,研究债券融资、股票融资和经济增长之间的长期均衡关系。得出的主要结论有:从长期来看,债券直接融资与经济增长具有正向协整关系,且经济增长对债券直接融资也有正向促进的作用;股票直接融资对经济增长的反馈并不明显。     

运用连续小波变化-支持向量回归模型预测肉制品的各成分含量

作为小波分析的一个应用方向,连续小波变换对于信号的变化非常灵敏.近红外光谱技术是一种简单,快速,无损,价格低廉的方法,可以进行多组分同时分析.支持向量机基于结构风险最小化原理替代了传统方法中的的经验风险最小化原理,使得它具有更好的泛化能力.把连续小波变换-结合支持向量回归模型用于肉制品的成分测定,取得了令人满意的效果.     

基于频繁关键字共现的诗词风格分类模型研究

为了提高宋词文档分类的精确性,本文在广泛采用的向量空间模型(Vector space model,VSM)的基础上,对分类算法中使用的特征项做了相应的修改,提出了频繁关键字共现的概念.在实验过程中,首先提取了宋词语料库中的关键字,再利用发现关联规则的Apriori算法发现分类时所需要的频繁关键字共现,最后结合关键字和频繁关键字共现,利用最邻近算法(KNN)对宋词文档进行风格分类.实验结果发现,结合了频繁关键字共现的VSM可以提高对宋词风格分类的准确度.可见,频繁关键字共现确实提供了风格分类中所需的更多信息.     

基于ARFIMA模型的内蒙古农林牧渔业总产值研究

根据1947~2011年内蒙古农林牧渔业总产值的数据,运用时间序列分析对数据进行定量分析.以分数阶差分方法代替传统的整数阶差分方法,最大程度地保留了序列的原始信息;通过分数阶差分使数据平稳,经白噪声检验后,用ARFIMA模型进行模型拟合;根据拟合模型对内蒙古农林牧渔业总产值进行预测,结果显示,模型的拟合结果较准确,误差在可控范围之内.     

基于主成分分析的住宅项目特征定价模型

讨论了房地产特征价格模型在确定新建住宅项目单位销售均价中的应用,针对应用中出现的样本少、部分特征因素间存在相关性的问题,将主成分分析运用于房地产特征价格模型,建立了基于特征因素主成分分析的住宅项目特征定价模型．通过案例,分析了特征隐含价格的经济意义与作用,利用所建模型较准确地确定新建住宅项目的单位销售均价。     

快速定点独立向量分析在语音信号盲分离中的应用

针对包括环境噪声的混叠语音信号分离困难问题,提出一种新的频域快速定点独立向量分析模型,对混叠语音信号进行盲分离.该模型中的每个源信号以向量形式混合,模型采用二次泰勒多项式把牛顿迭代算法直接应用于复变量对照函数,通过最优化使牛顿迭代规则更加简单和清晰.对实际采集的语音信号进行仿真,实验证明算法很好地分离了卷积盲源信号,新算法具有良好的收敛性和较高的准确性.     

云南储蓄存款余额与经济发展关系的实证分析——基于向量误差修正模型

通过时间序列框架内的协整检验、格兰杰因果检验,揭示储蓄存款余额与经济发展之间的内在机制,储蓄存款余额的增加对经济增长的正向推动作用明显,二者之间的弹性系数为0.8.实证分析结果从另一方面反映云南省经济增长的助推器主要靠以间接金融为主的资本存量的净增加,地区整体的金融效率不高,政府应进一步促进股票、证券、保险等金融市场发展和完善,提供多元化的投融资渠道,提高资金的配置效率,促进经济良性循环和快速发展.     

我国货币需求的协整分析与误差校正模型

运用协整方法和误差修正模型，分析我国货币需求的主要决定变量，估计我国货币需求函数，指出进入20世纪90年代后我国货币需求关系有了明显的改变，并对结论作出解释。     

广义货币流动性内生性与协整关系的实证研究

该文应用Granger因果关系检验、协整分析和误差修正模型，对我国广义货币流动性(M2／M2)作了实证研究．研究结果表明，广义货币流动性具有内生性因而是不可控的，但它与主要宏观经济变量之间存在长期均衡关系．最后用误差修正模型揭示了它的短期调整规律．     

基于独立分量分析的车牌字符识别

利用独立分量分析提取字符特征,以信息理论中负熵作为估计输出分量之间独立性的目标函数,并在此基础上对待识别字符进行重建,通过对重建模型的误差分析进行字符识别.对3000个车牌字符的识别实验,取得了较高的识别率,证明其算法的有效性和鲁棒性.     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

基于线性神经网络的协整分析

利用线性神经网络进行协整系数的估计,首先检验变量的数据生成过程,再利用线性神经网络进行拟合,最后检验残差的平稳性,以确定变量之间是否存在协整关系.该方法具有简便、直观、精度高的特点.