基于扩展数据包络判别法的商业银行信用风险评估

考虑到我国商业银行样本数据分布的非正态性和多维性特点,文章将扩展的数据包络判别模型引入商业银行信用风险评估中.该模型具有非参数检验特性,通过两阶段分类过程对企业信用状况进行判别.实证结果表明,与传统的Logistic分析模型相比,扩展数据包络判别模型的预测精度更好.     

一类快速模糊支持向量机

由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。     

航天测控中时空数据的可视化技术研究

多维时空数据的可视化是信息可视化领域一个深受关注的问题.首先分析了时空数据的构成要素和特点,在此基础上通过在空间模型中引入时间的概念,研究了基于事件的时空数据模型,并进一步提出了几种时空数据的可视化方法,包括基于空间时间线的方法、基于三维z轴时间线的方法和将屏幕时间线与几何空间相关联的方法,最后进一步探讨了时空可视化方法在航天测控领域的应用.     

有数据丢包的复杂网络的鲁棒保性能状态估计

针对现实网络在数据传输中存在数据丢包和噪声干扰的特点,研究离散时间复
杂网络的鲁棒保性能状态估计问题,旨在减小数据丢包和噪声干扰对状态估计的影响. 利
用Lyapunov稳定性理论与随机分析方法,以线性矩阵不等式的形式提出了鲁棒保性能状态
估计增益矩阵存在的条件和设计准则,在满足状态估计误差均方指数收敛的前提下,能进一
步使网络的状态估计满足一定的性能指标. 仿真结果表明,鲁棒保性能状态估计器可以有效地
估计复杂网络的状态.     

基于模糊点数据的线性回归分析

在经典回归分析理论中,假定训练数据是独立同分布的随机样本,并且在回归方程的构建中是同等对待的.然而,在许多实际问题中,训练数据的作用是不同的;通常有些训练数据比其它数据可能更为重要,因而不同的训练数据对曲线拟合的贡献应该不同.人们要求重要的训练数据对曲线拟合做出更大的贡献.实现这一目标的策略是给每个训练数据赋予一个置信权重并且重新推导了经典的最小二乘回归方法,分析了它们的统计性质.受文[1]的启发,将这里的样本称为模糊点样本数据.     

季戊四醇及其单聚和双聚产物的高效液相色谱分析

季戊四醇是一种重要化工原料，广泛应用于油漆等工业中，它的聚合物──新产品单聚和双聚季戊四醇具有广阔的开发应用前景．本文采用日本ＳｈｉｍａｄｚｕＬＣ－６Ａ液相色谱仪，Ｃ１８柱和ＲＩＤ示差折光检测器，选用能消除系统峰存在的０．００６ｍｏｌ／ＬＮ（Ｃ２Ｈ５）４ＢｒＣＨ３ＯＨ／Ｈ２Ｏ（１０／９０，Ｖ／Ｖ）溶液作流动相对样品进行分离，并应用阿克玛数据处理方法定量，该方法回收率９９．０％～１００．６％，标准偏差０．７６％～６．３７％     

Computer Data Processing of the Hydrogen Peroxide Decomposition Reaction

Two methods of computer data processing, linear fitting and nonlinear fitting, are applied to compute the rate constant for hydrogen peroxide decomposition reaction. The results indicate that not only the new methods work with no necessity to measure the final oxygen volume, but also the fitting errors decrease evidently.     

ERP财务管理中的智能决策研究

阐述了利用数据挖掘和神经网络的智能决策系统与ERP财务管理有机结合的成本管理策略,提出了智能决策与ERP财务管理耦合的系统模型,包括系统总体框架的设计、智能决策系统的设计及模块的协同运作。     

计算网络系统可靠度下限的二种M—C方法及结果分析

本文研究系统可靠性结构为网络型,已知分系统的可靠性估计值,然后转化为折合的成败型数据。用二种蒙特卡罗(M—C)方法对网络系统进行可靠性综合,最后对计算结果进行分析。     

文本数据的数据挖掘算法

针对目前大量存在的文本数据,以已有的结构化数据挖掘技术为基础,提出了非结构化数据的知识发现方法－树形分层数据库方法,对文本数据进行分析,将非结构化数据准结构化,存放入树形分层数据库中,利用已有的数据库技术以及树形分层数据库特有的一些操作,实现在知识发现过程中对数据的抽取与控制,并给出了具体的模型与过程。