1987～2007年上海市土地利用覆被变化研究

采用“支持向量机分类”方法对上海市1987年和2007年的TM影像进行了解译．结果显示：近20年来的区域土地利用覆被变化表现为耕地和未利用土地的面积在不断减少,城乡建设用地、林地、草地、水域面积在不断增加;在空间格局的变化上,城乡建设用地的扩张虽然以从中心城区向外摊开方式为主,但沿交通轴向和卫星城镇点上的外拓发展趋势也非常明显;林地的增加主要集中于环城绿化带、森林公园、城市公园、居住区绿化等区域．根据区域社会-经济-生态复合系统变化与区域土地利用覆被结构变化间的相关性,利用“主成分分析法”和Excel统计功能,建立了两者间的线性相关模型．论文的研究结论可为政府部门科学合理地使用和管理上海有限的土地资源提供参考．     

德阳服务业发展对策分析

当经济进入到工业化较发达的阶段,产业逐渐从第一、二产业向服务业转移。服务业在经济总量中的比重,是衡量一个区域在某一时期的经济发展水平、经济活力、发展潜力和竞争力及区域经济社会协调发展水平的重要标尺。德阳地区服务业的发展应在一整套行之有效的政策扶持下健康、稳定、协调、持续地发展。     

大断面切眼锚网索支护参数研究

在分析安家岭一号井工矿4106综放工作面大断面切眼的地质和生产技术条件基础上,综合应用锚杆支护理论和设计方法,对锚杆(锚索)长度、间排距等参数进行理论计算,得出了支护方案并进行了现场应用。其计算方法及设计方案对类似地质条件的矿井具有一定的借鉴和参考作用。     

东坡煤矿大采高综采设备安装新工艺的研究与实践

针对大采高综采系统设备结构复杂、部件多、尺寸长、重量大、安装困难等特点和东坡煤矿的实际,重点介绍了运输设备提升能力验算、绞车的安装和调试、巷道及开切眼的加宽加高、起吊锚杆和锚索的施工等准备工作,提出了合理的设备安装工序,对工作面支架、采煤机、运输机、转载机等设备及机巷胶带输送机和开关车安装的具体要求进行了详细的论述,并分析、总结了综合效益。     

日本民生科技发展战略和政策支持体系:经验与启示

民生科技是与民生利益直接相关的科学技术,发展民生科技已经日益成为世界各国科技发展战略的重点。近年来,日本把解决民生问题作为政府制定科技政策或设立科研项目的重要导向,以集中协调的科技管理体制为基础,明确的科技发展战略、发展规划和产业政策为引导,官产学合作为依托,政府科技经费和科技资源投入为支持,大力促进民生科技研发及成果转化,这对我国完善民生科技政策具有重要借鉴意义。     

金融控股公司风险预警模型构建及其应用

在选取风险预警指标、构建BP神经网络风险预警模型的基础上,运用MATLAB神经网络工具箱NNT对金融控股公司模型进行模拟实现。采集大陆和台湾的金融控股公司的年报数据,进行数据的统计分析,然后运用金融控股公司风险预警模型对20个金融控股集团样本进行训练,并对剩余的6个金融控股集团样本进行仿真,取得良好的仿真效果。     

基于SVM的CVE漏洞分类框架构造

针对CVE字典缺少分类和归纳能力,无法为多重系统漏洞设计有效防御策略的局限,提出了CVE分类器的CVE漏洞分类框架.该CVE分类器根据不同的分类特征对CVE进行分类,在支持向量机的帮助下,CVE分类器自动地从相关的漏洞数据库（包括BID,X-Force和Secunia）中抽取训练数据,并基于该训练数据为分类特征建立学习模型.     

引入违约距离的上市公司财务危机预警应用

目前关于上市公司财务危机预警的研究大多数偏重于财务比率指标,忽略了股票价格及波动、企业的经营效率、宏观因素的制约、股权结构等非财务指标的影响。本文尝试区别同类文献研究,在KMV模型的基础上嵌入期权定价模型,通过加入反映上市公司股票价格和波动率的违约距离指标,建立一个相对动态的集财务指标、公司治理指标和违约距离指标于一体的综合财务困境预警模型。在实证基础上检验违约距离指标对于上市公司财务困境预警的适用性及有效性问题。     

最小二乘支持向量机应用于西安霸河口水质预测

利用西安霸河10年的水质平均数据作为数据集,建立了基于最小二乘支持向量机的水质预测模型。通过适当的参数选择,其平均相对误差只有4.95%,预测的准确率达到95%。通过实例计算且与误差逆传播(BP)神经网络、RBF神经网络等预测方法进行了对比分析,表明该方法的平均预测精度较传统的神经网络方法提高约4%,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,可有效用于水质预测。     

财务困境预测中的变量筛选——基于平均影响值的SVM方法

在财务困境预测中,如何从大量备选指标中筛选出预警指标是一个重要环节。为了更有效地设计财务困境预测模型,本文将平均影响值方法应用于SVM回归来进行变量筛选,首先对训练集数据用SVM进行训练,然后分别增减每一自变量的10%来进行仿真,对两个仿真结果的差值按样本数平均,得出平均影响值;最后对各个自变量的平均影响值按绝对值大小排序,从而进行变量筛选。实证结果表明,该方法能够以较少的特征变量实现较高的分类精度,是切实有效的。