基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%～91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好.     

Spatial dependence model with feature difference

This paper presents a new spatial dependence model with an adjustment of feature difference. The model accounts for the spatial autocorrelation in both the outcome variables and residuals. The feature difference adjustment in the model helps to emphasize feature changes across neighboring units, while suppressing unobserved covariates that are present in the same neighborhood. The prediction at a given unit incorporates components that depend on the differences between the values of its main features and those of its neighboring units. In contrast to conventional spatial regression models, our model does not require a comprehensive list of global covariates necessary to estimate the outcome variable at the unit, as common macro-level covariates are differenced away in the regression analysis. Using the real estate market data in Hong Kong, we applied Gibbs sampling to determine the posterior distribution of each model parameter. The result of our empirical analysis confirms that the adjustment of feature difference with an inclusion of the spatial error autocorrelation produces better out-of-sample prediction performance than other conventional spatial dependence models. In addition, our empirical analysis can identify components with more significant contributions.     

基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法优化

以转子呈各向异性、支撑刚度非线性时的自动平衡系统为研究对象，提出一种轴心轨迹重构方法来实时测算稳定的基频振动矢量作为最优自动平衡的控制输入，并在自动平衡试验台上进行了试验验证。结果表明，相较于传统单向传感器自动平衡系统，基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法的振动幅值降低了7.54 μm，同比下降约5%。     

基于线性判别分析的时频域特征提取算法

针对复杂环境中的声目标特征提取与选择问题,结合声信号时频域的特点,提出了一种时频域相结合的特征提取方法。首先,对信号进行小波分解,达到去噪目的;然后,将短时能量、短时平均幅值、过零率及频带能量值作为原始特征矢量,并结合Fisher判别准则进行特征选择,以此构造低维特征向量;最后,对两类声目标的实测样本数据进行特征提取,并采用支持向量机和K近邻两种分类器对该特征提取方法的有效性进行校验。实验结果表明,采用“时域+频域+线性判别分析”的特征提取方法简单有效,且与单一时域或频域的特征提取方法相比,识别率更高。     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

沪深股市和香港股市的风险溢出效应研究——基于时变ΔCoVaR模型的分析

本文基于时变ΔCoVaR模型,对2006年11月至2018年12月间沪深股市和香港股市的尾部风险溢出效应进行了估算.研究发现:1)沪深股市与香港股市之间存在着双向风险溢出效应,且溢出效应均为正;2)香港股市对沪深股市的风险溢出效应强于沪深股市对香港股市的风险溢出效应;3)深市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度大于沪市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度;4)沪港通和深港通的开通并没有显著增加香港股市与沪深股市之间的双向风险外溢程度.     

线性回归模型的一类新约束型LIU估计

针对带线性约束型的回归模型复共线性问题,提出了一种新估计,称之为修正约束型LIU估计,给出了新估计的性质.在均方误差准则基础上证明了在一定条件下,修正约束型LIU估计优于最小二乘估计、岭估计、修正岭估计和约束型LIU估计,最后讨论了新估计的可容许性.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

支持向量机增量学习中模型参数选择问题研究

支持向量机性能主要受模型参数的影响,而支持向量机增量学习中模型参数选择问题研究较少。针对这一问题,提出一种支持向量机增量学习中模型参数选择方法。将鲁棒度作为增量学习的性能估计准则,用拟合误差和比例系数调节解空间取值范围,采用梯度下降法搜索参数,用初始模型参数作为梯度下降法的初始值。用该方法对Logistic模型和航空发动机振动监控进行实验。结果表明：与基本遗传算法和梯度法进行比较,所提方法能充分利用历史学习的结果,缩小解空间的搜索范围,加快收敛速度。     

矢量量化在静态图像编码中的应用

本文介绍了静态图像矢量量化系统的设计,并指出系统复杂度是矢量量化应用的一个关键问题.为了降低系统复杂度,研究了一种新的空胞腔消除方法并采用了一种快速搜索算法.