基于SVM和Logistic算法对比的中小企业财务困境预测研究

集成f_classif、随机森林、Lasso、XGBoost四种方法构庴特征选择评分模型并筛选出关键特征,利用RUSboost欠采样处理非平衡数据,在此数据预处理基础上分别庴立支持向量机预测模型(SVM)和逻辑回归预测模型(Logistic)并进行对比分析,考察这两种机器学习方法对中小企业财务困境预测效果.结果显示,在...     

隧道支护技术研究进展综述

系统总结了隧道支护技术的主要类型,分别介绍了各种支护手段的概况、进展和适用条件,并重点总结了普通喷混凝土、钢纤维喷混凝土、锚杆支护、大管棚支护、小导管支护、格栅与支撑以及地层冻结法等支护方法。最后,介绍了比较成熟、经典的支护设计方法——Q系统分类法。本文的综述分析成果,对于实际隧道支护方案的设计具有重要的借鉴和参考价值。     

直线一级倒立摆模糊控制中次优滤波器的应用

采用模糊控制算法实现倒立摆的倒立平衡控制,当系统受到随机干扰时,其输出会有较大超调,摆杆存在抖动现象.为了实现系统的精确控制,得到被控对象的真实状态,消除动态噪声和量测噪声对系统带来的抖动影响,提高响应的平稳性.设计了计算量小、实时性好于Kalman滤波器的次优滤波器,从而实现倒立摆的快速平稳控制.     

考虑数量折扣的多周期供应商选择决策

针对一条由一个主导制造商、多个上游供应商组成的供应链,为了尽可能降低制造商采购时的总成本,结合产品的价格、质量、交付三大因素,以供应商生产能力、供应商数量折扣、供应商与制造商关系维持和制造商的库存能力等为约束条件,综合考虑制造商的采购成本、质量因素带来的销售损失和交付因素影响的库存成本,为制造商建立了多目标的多周期订单分配整数线性规划模型,通过算例对三个目标进行权重分析,通过Lingo17.0得到模型的最优解,为制造商提供一个多周期订单决策的框架。最后,对模型中几个重要的影响参数进行了灵敏度分析,并为制造商与供应商提出了一些参考建议。     

基于特征选择和支持向量机的异常检测

为在提高检测率的同时保持较低的虚警率,提出一种不同于单一算法的基于特征选择和支持向量机的异常检测技术.首先用一个数据子集进行特征选择,通过构造函数来计算特征间的相似度,并在不失样本信息的前提下,完成会话样本的特征选择;然后对用于训练和测试的数据执行特征选择,剔除不必要的数据特征;最后利用支持向量机来判断入侵.仿真实验表明:与基于标准的支持向量机、基于tf×idf的支持向量机、基于tf×idf的神经网络及基于数据挖掘等的异常检测相比较,该方法具有更高检测率,同时其虚警率也更低.     

OFDM系统中低峰均功率比的SLM算法

讨论了两种选择映射算法的改进算法.改进算法1通过降低计算复杂度来实现,将旋转相位序列的乘法放在快速傅里叶逆变换(IFFT)完成之后,而改进算法2以少量功率的增加为代价,省掉了边带信息的传送.对两种算法的实现方法进行了仿真比较.结果表明:需要在选择映射(SLM)算法的复杂度与峰均功率比性能之间做出平衡,以达到更好利用系统资源的目的.     

基于可信度的节点选择算法

为了解决提高检测概率与减少网络开销间的矛盾,基于数据优化融合理论,提出了基于可信度的能量融合协同感知算法（EFCS算法）及节点选择算法。通过自适应迭代算法估计出各认知用户的感知可信度,并推导出了算法检测性能与协同用户数及感知可信度间的确定关系。算法能够在达到检测性能指标的前提下,尽可能多地删除冗余协同感知用户。仿真证明,节点选择算法在保证较高的检测概率的同时极大的节省了网络开销。     

基于曼哈顿距离模糊C聚类及粒子群优化的中继车辆选择算法

针对车辆自组织网络中的多跳广播通信场景,基于曼哈顿距离模糊C聚类(Manhattan distance-based FCM,简称MFCM)和粒子群优化(particle swarm optimization,简称PSO),提出中继车辆选择算法.该算法先用MFCM对广播网络中的车辆进行初始分簇,再用PSO优化簇心位置.通过仿真实验对多种算法进行比较,结果表明:相对于其他算法,所提算法的信干噪比分布最优、簇维护开销最低、数据包接收率最高.     

基于克隆选择的免疫预测控制方法

将克隆免疫算法与预测控制结合,提出了一种免疫预测控制方法.该算法利用克隆选择算法实现预测控制的滚动优化,避免了求Diophantine方程及逆矩阵的复杂推导.仿真结果表明,该方法对时滞系统、非最小相位系统、不稳定对象、非线性系统、MIMO系统都能达到理想的控制效果,对外部干扰及建模误差具有很好的适应性.     

无线传感器网络中适于协作定位的全局节点选择

为了有效解决无线传感器网络(WSN)节点定位精度和测距技术复杂性之间的矛盾,基于WSN随机分布特性和天线阵列几何结构约束,通过节点协同形成的虚拟天线阵列对WSN进行定位,提出了一种适于定位的虚拟阵列节点选择方法.仿真结果和理论分析表明,当波达角估计算法的性能满足要求时,该方法具有很强的可行性和优良的定位性能.