基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

基于支持向量机的机场检测算法

提出了一种新的机场检测算法．该算法通过把机场跑道的几何特征与其所在区域的纹理特征相结合来描述机场特征，其中由灰度的平均值和方差、区域的光滑性、直方图的偏斜度、区域的一致性、图像的随机性、图像的梯度平均和方差等8个特征组成机场的纹理特征向量．先通过直线检测找到机场跑道的候选区域，然后用基于高斯核函数的支持向量机作为分类函数，对候选区域的特征向量进行分类，由此判别机场跑道．实验表明，与传统的仪通过形状判断机场的方法比较，该算法对机场的误检率较低，检测率比刘德红的方法高近10倍，几乎能实时完成一幅图像的检测．     

基于案例学习的排球机器人运动规划及其支持向量回归实现

针对混合型控制问题,以排球任务为例研究机器人的运动规划.模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式,采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化(仅发球速度和角度变化)时的运动规划问题.由于支持向量回归(SVR)在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发,采用局部加权SVR(LW-SVR)实现案例学习.结果证明,LW-SVR的学习精度较RBF神经网络和SVR明显提高.     

高科技行业员工知识更新应对与适应状况研究

本研究通过访谈、编制问卷以及问卷施测，考察了高科技行业员工如何应对迅速更新的行业知识和技术，以及组织支持、认知评价、应对和员工目前适应状况之间的关系。本研究的现实意义在于：为企业和员工更好地应对迅速更新的知识和技术，提供了有意义的参考信息。     

计算机支持合作学习法

计算机支持合作学习是计算机支持的协同工作与协同学习的理论与方法相结合的产物,集计算机技术、信息技术、教育学、心理学、社会学等为一体,在CSCL平台的支持下,学生们可突破地域和时间上的限制,进行同伴互教、小组讨论、小组练习、小组课题等合作性学习活动,从而使学生们获得的知识紧密地结合起来,使处于不同年龄、时间、地点的人们开展协作学习成为可能.     

特征筛选对脑-机接口信号单次提取精度的影响

脑-之机接口的核心问题之一是通信载体信号的单次提取．在构建脑控拼写器的过程中，通过“模拟自然阅读”诱发模式产生的视觉诱发电位作为人脑与计算机之间的通信载体，采用支持向量机方法进行特征信号的单次识别．为提高识别精度，详细研究了信号时程、时段的选择对模式识别精度的影响．结果表明，信号时程越长分类精度越高，时程达到300ms时，分类精度就可达到最大值（且趋于饱和）；信号时段的选择对分类精度亦有较大影响，最佳时段在靶刺激出现后约250～350ms作为起始处．这一结果为提高系统的整体速度与精度打下了基础．     

基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.     

On-line Weighted Least Squares Kernel Method for Nonlinear Dynamic Modeling

Support vector machines （SVM） have been widely used in pattern recognition and have also drawn considerable interest in control areas. Based on rolling optimization method and on-line learning strategies, a novel approach based on weighted least squares support vector machines （WLS-SVM） is proposed for nonlinear dynamic modeling. The good robust property of the novel approach enhances the generalization ability of kernel method-based modeling and some experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed method.     

电子政务中的数据挖掘及其应用

在分析电子政务中数据特点的基础上，概述了电子政务中的数据挖掘的方法和流程，提出需要重点研究的若干关键问题包括框架体系构建、挖掘算法设计、知识管理与分析评价等，最后对数据挖掘在电子政务决策中的应用进行了探讨。     

金融创新呼唤金融监管创新

随着金融的日益深化,金融创新给金融业注入了新的活力,同时也增加了金融市场起潜在的风险。本文从金融创新本身出发,分析其动因以及与金融监管的关系,提出了适时调整金融监管以适应金融创新的不断发展的需要成为金融监管的迫切任务,以此来促进金融业稳定、健康的发展。