基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

一种求解刚体3D运动参数的鲁棒算法

提出一种基于鲁棒统计学中位数的３Ｄ运动参数估计方法，能够有效地克服由于出格点造成的粗差，并且不需任何参数初始值，整个算法计算简便，计算机模拟显示，其估计精度是令人满意的。     

卡尔曼滤波过程的稳定性研究

卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证实际的滤波器算法具有收敛性,而传统的关于滤波发散的判定方法是基于量测不能出现野值这一严格的假设条件,具有一定局限性;并且通常关于滤波发散只是一种定性的描述,具有一定模糊性。为此,考虑到量测可能出现野值的情况,从滤波发散的具体数学形式出发,提出了卡尔曼滤波过程的稳定性概念,在此基础上给出了滤波发散的判定定理,既消除了通常关于滤波发散描述的模糊性,又降低了通常判定方法的要求。     

可靠性统计与数据挖掘

讨论了可靠性统计与数据挖掘之间的关系．指出了用统计的理论与方法去进行数据挖掘在目前情况下仍不失是一种重要的方法。     

广义线性模型的统计诊断问题

讨论了多维广义线性模型的诊断问题,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价型,求出了常用诊断统计量的一阶表示式.     

回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法

小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成为一个关键问题.为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression).该方法中首先提出并证明了一种新的小波支持向量机(WSVM,Wavelet Support Vector Machine),用于确定初始参数值方法,这种方法能够确定合理的网络结构和合适的初始参数值,保证含有粗差的样本点的残差绝对值较大;然后使用一种构造的M-估计作为目标函数,并提出了自适应确定阈值方法.仿真结果表明,使用这种方法得到的回归模型不仅具有良好的多尺度逼近特性,而且有较好的鲁棒性和较高的推广性能,具有较高的理论和应用价值.     

基于统计分布的小波分析对时间序列孤立点数据的识别与挖掘

针对时间序列中孤立点的挖掘．提出了基于统计分布的小波分析时孤立点数据的挖掘．首先对所采集到的数据进行排序得出经验分布函数，并估计出经验分布函数与总体分布函数之间的差异；然后利用再抽样的方法缩小子样分布函数与总体分布函数之间的差值，在允许的差值之下，利用子样分布函数代替母体分布函数；最后用小波分析对孤立点进行识别与挖掘．     

基于"新息"修正的舰船导航信息预处理研究

为了克服舰船导航中Kalman滤波器因野值引起的发散，从“新息”入手，利用“新息’’判断野值，通过指数加权的方法找到野值点的新“新息”代替原来的“新息”，达到剔除野值的目的，在舰船组合导航仿真中证明了这种方法是有效的。     

基于相似系数和的孤立点检测算法

简要介绍了一个基于相似系数和的孤立点检测聚类算法,指出了它的局限性,在此的基础上,文中提出了一个改进的算法.算法的思想是,对数据集进行标准化,然后构造一个相似系数矩阵,通过对象的相似系数之和判断对象的孤立程度.改进后的算法除了可以检测出倍数异常孤立点外,还可以检测出分量异常孤立点.     

基于有权重超图模型的离群点发现

结合基于有权重支持度框架的关联规则挖掘方法和基于超图模型的离群点检测方法,给出了一种离群数据的改进定义,并通过一个简单的实例说明了这种离群数据的离群含义,且与原离群点定义做了比较,分析了新定义离群数据的应用价值.