基于非均衡模糊近似支持向量机的P2P网贷借款人信用风险评估及应用

现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性,且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度,构建了基于非均衡模糊近似支持向量机(DFPSVM)的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后,提出了借款人信用评分及评级方法.最后,借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析,结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高的分类准确度,能有效减少样本非均衡性对分类结果的影响,显著增加负类样本分类的准确率.获得的人人贷平台借款人的信用得分、信用等级及违约率分布能够为平台控制违约风险及投资者决策提供帮助.     

基于遥感生态指数的生态环境质量变化分析——以抚州市东乡区为例

以2001、2008、2014和2018年Landsat系列遥感影像为基础,计算能反映生态环境质量的绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDSI)4个指标,运用主成分分析方法确定各指标的权重并构建遥感生态指数(RSEI),以期对抚州市东乡区18年内的生态环境质量进行动态监管与测量,并根据现有数据对其...     

一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法

基于超像素技术和流行的主成分分析方法,提出了一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法,所提出的方法利用新定义的局部模块度函数对超像素进行合并,并在合并后的超像素图上进行降维计算.最后,采用支持向量机对降维后的高光谱数据进行分类,验证降维效果.该方法有效减缓了基于超像素降维方法的降维结果严重依赖于超像素分割尺度的问题...     

辅业改制不彻底的主要表现及对策

<正> 2002年11月,原国家经贸委等8部委联合颁布了859号文,对国有企业主辅分离和辅业改制提出了具体要求。根据这一文件和其他政策,国有企业加快主辅分离和辅业改制。但从一些企业看,改制还存在不规范、不彻底的表现,影响了改制的效果和企业健康发展。一、辅业改制不彻底的主要表现 1.资产和债务处理不彻底。由于辅业长期以来就是母体企业的有机组成部分,相当部分是安置型企业,因此不少企业主业辅业资产及债务关系不清。有些     

MWMPCA方法及其在间歇过程监控中的应用

针对传统的多向PCA(Principal Component Analysis)模型间歇过程监控的缺点,提出了一种移动窗多向主元分析(MWMPCA:Moving Window Multi-way Principal Component Analysis)模型.与MPCA方法比较,MWMPCA可很好地监控间歇过程操作的稳定性,在实时监控新的间歇过程时,只需利用已收集到的数据信息,同时还可根据实际反应情况调整主元的选取个数,以得到更好的监控性能.     

增强的主分量分类器

主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题．它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值．设计并实现了一类鲁棒性较主分量分类器更强的增强型主分量分类器,其中重点讨论了三种典型权设置下的分类器特性．分析和实验证实了增强的主分量分类器的抗野值、噪声性能以及学习和推广能力均优于主分量分类器．     

主成分计算的改进自然幂迭代方法

提供快速估计与跟踪一个向量序列的主特征向量的改进自然幂迭代方法．它是自然幂迭代方法的一个延伸,不仅跟踪主子空间,而且得到了主特征向量．与一些基于幂迭代的方法(例如Oja,PAST与NIC)相比,改进自然幂迭代方法具有最快的收敛速度,且能容易地以每步迭代O(np)的计算量加以实现,这里n为所考虑向量序列的维数,p为所要跟踪的主子空间的维数(或主特征向量的个数)．与某些非幂迭代的方法(例如MALASE与OPERA)相比,改进自然幂迭代方法保证了全局指数收敛．     

泥河湾井儿洼剖面粉砂黏土纹层成分的扫描电镜与能谱分析

利用扫描电镜以及X射线能谱仪,对泥河湾盆地井儿洼剖面的粉砂黏土沉积纹层进行成分分析,结果表明在一个纹层偶中Si和Ca元素的质量含量w存在明显的差异,粉砂纹层中的w(Si)值高,w(Ca)值低;而黏土纹层中的w则正好相反.Si和Ca元素在粉砂纹层和黏土纹层中的交替变化,与碎屑物的组成有关,可能反映了一年中古湖水特征的季节性变化.     

基于精细化特征信息提取的健康和病害肉快速判别方法

[目的]针对健康肉与病害肉的快速鉴别问题,本文对健康与病害肉的表面拉曼谱图的特征信息提取和分类方法进行研究,以实现对健康肉与病害肉的快速鉴别.[方法]以羊肉的表面增强拉曼谱图为样本,分别采用主成分分析-支持向量机和卷积神经网络两种方法进行分类.通过提取谱图的精细化特征,实现谱图数据的降维和干扰信息的过滤,为分类模型提供更加准确和丰富的特征信息.并以240份包含健康与病害羊肉的拉曼谱图为训练集样本,建立了分类模型,以另外的120份样本进行健康与病害肉的辨别效果验证.[结果]实验表明经过精细化特征提取后构建的主成分分析-支持向量机模型能清晰的找到健康与病害肉的分类边界,验证样本的识别准确率从82.5%上升到93.3%,同时使用卷积神经网络对精细化提取的特征进行学习与分类,识别准确率从常规方法的90.2%上升到95.5%.[结论]本文提出的基于表面增强拉曼的肉类谱图的精细化特征信息提取和分类方法能够有效实现对羊肉样品中健康肉与病害肉的快速分类和鉴别,该方法同样可以应用于其他肉类的检测分类,对保障食品安全具有重要的意义.     

dπ-pπ共轭对分子电子输运性质影响的理论研究

[目的]探究Ⅳ主族的C、Si、Ge等原子与不同离域基团形成的dπ-pπ共轭对相应分子体系电子输运性质的影响.[方法]采用密度泛函理论结合非平衡格林函数(DFT-NEGF)方法探究了含Ⅳ主族元素(C、Si、Ge)的三类分子：四乙基烷烃分子(C₉H₂₀S₂、SiC₈H₂₀S₂、GeC₈H₂₀S₂),四乙炔基烷烃分子(C₉H₄S₂、SiC₈H₄S₂、GeC₈H₄S₂),四苯基烷烃分子(C₂₅H₂₀S₂、SiC₂₄H₂₀S₂、GeC₂₄H_20<...