分类器集成在财务危机预测中的应用研究

财务困境预测是金融领域中一个重要的研究课题．已有的统计模型、人工智能和机器学习模型具有预测准确率较低或稳定性差等缺点,因此首次将分类器集成应用于财务危机预测研究,以我国上市公司为研究对象,以决策树和神经网络为子分类器,从实验上证实了分类器集成在提高财务危机预测准确性方面的有效性,最后指出需要进一步研究的几个问题．     

一种多粒子群切换决策机制

提出了一种切换决策机制,支持总最佳连接ABC(always best connected).该机制综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速率和终端当前剩余电量等因素,通过博弈分析,基于含最优变异的多粒子群优化算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

双多进制正交扩频系统的软判决信息提取算法

基于双多进值正交扩频系统非相干解调的硬判决信息不利于软输入软输出译码,提出了一种新型软判决信息提取算法．该算法与基于最大似然准则的最优算法相比,可以大大简化运算复杂度．通过缩小排序搜索空间等简化措施,运算量可以进一步降低．用Turbo乘积码作为信道编码,在AWGN和多径瑞利衰落信道下的仿真表明,新算法相对最优算法在误比特率性能上损失很小,其简化算法也具有较强的鲁棒性．该算法可以作为次最优算法应用于实际系统中．     

论遗体捐献自我决定权与近亲属决定权的冲突与协调

自然人基于身体权享有捐献其遗体的自我决定权,其近亲属基于对尸体的所有权也享有对遗体的捐献权利.由于权利的排他性等因素,二者可能会发生冲突,从而阻碍遗体捐献的发展.目前,国际上解决这一问题存在“自我决定权优先模式”以及“等同模式”.自我决定权优先模式无法很好解决这一问题.等同模式解决两权利的冲突符合我国传统伦理,便于遗体捐献的执行顺利进行,也可以提高遗体捐献的概率,故我们国家未来遗体捐献立法对于遗体捐献自我决定权近亲属决定权的冲突应当采取“等同模式”.     

基于机器视觉的胶囊完整性检测系统研究

为提高胶囊完整性检测的正确率，提出一种基于机器视觉的检测方法。为避免二值化处理产生的错误分割，采用局部二值化方法，以边缘提取为基础，对投影和形态滤小确定的每个胶囊存在区域进行二值化处理，从而取得了良好的分割效果，设计了一台基于最小错误率的贝叶斯分类器，对胶囊进行分类，以判断药板是否缺损。大量实验表明，检测为合格品的正确识别率为99．95％，识别速率达200粒／s。     

方案排序对权重比例变化的敏感性分析

权重是用来衡量多属性决策问题各属性间的相对重要性的，它在很大程度上影响着多目标决策问题的求解结果，在主客观综合赋权方法的基础上，通过改变主，客观权重在综合权重中所占的比例，研究了这种比例的改变对方安排序的影响，提出了一种方案排序对权重的敏感性分析方法，通过实例讨论了在主观权重的基础上，增加多少客观权重，才能改变由主观权重所确定的方案排序。     

电信决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流,本文利用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术给出了电信企业的决策支持系统的逻辑架构和物理架构,并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

多目标问题的逼近于理想解的排序方法研究

针对多目标系统的优选问题,提出了改进的ＴＯＰＳＩＳ法。与现有文献中的逼近于理想解的排序方法相比,该方法充分地利用了决策矩阵的信息。实例分析表明,本文所提出方法,可用于实际多目标系统优选决策分析。     

改进ID3算法实现智能调度负荷特性分析及其可视化研究

针对传统ID3算法偏向于选择取值较多的属性问题,提出了改进的ID3算法,同时考虑决策树两层结点的信息增益,又引入了密合度概念,使决策树生成的规模相对较小,能够减小算法复杂度,提高挖掘速度和效率．运用改进的算法分析了智能调度用电负荷特性,建立了决策树,并结合可视化技术展示了业务分析数据和模型．实例运行结果能够满足电网业务功能需求,支持智能调度运营,具有较高的应用价值．     

多目标系统优选方法及其应用研究

提出了改进的TOPSIS法。该方法充分地利用了决策矩阵的信息。实例分析表明 ,本文所提出的方法 ,可用于实际多目标系统优选决策分析