正则化的多项式回归模型及其在路基变形分析中的应用

通过对一般多项式回归模型中的信息矩阵A=XTX添加一个正则化因子α,使其变为XTX+αI,适当选取α,达到改善信息矩阵病态的目的;构造出新的正则化多项式回归模型算法,避免了一般回归模型产生的回归系数有很大变化的不适定现象;数值实验表明,新的正则化多项式回归模型在一定程度上起到了稳定回归系数的作用.     

基于套索（Lasso）的中文垃圾邮件过滤

使用向量空间模型表示的文本邮件数据高维而稀疏,不利于邮件过滤分类模型的建立,通常需在分类器训练前进行维数约减。Lasso回归是一种基于l1正则化的多元线性模型,其在模型参数估计的同时实现了变量选择。提出使用Lasso回归进行垃圾邮件过滤,建立Lasso回归邮件分类模型、Lasso回归词条选择结合逻辑回归的分类模型,结合中文文本垃圾邮件数据集TREC06C进行垃圾邮件过滤实验。实验结果表明Lasso回归词条选择结合逻辑回归的邮件分类模型性能更佳。     

一种新型多核判别分析方法

为了给模式分类和维度约简提供有效的手段,在综合L1-MKDA和L2-MKDA两种多核KDA优点的基础上,提出一种以预定内核函数的线性组合,并结合混合范数正则化函数实现核权重的稀疏性和非稀疏性平衡的新型弹性多核判别分析方法(semi-infinite-programming-based flexible multi-kernel discriminant analysis, S-FMKDA).该方法用半无限规划方法求解弹性多核判别分析算法,并通过混合正则化实现核的自学习.在不同数据集上的实验结果表明:S-FMKDA比目前常见的KDA、KDAP、KDAG、L1-MKDA、L2-MKDA、UMKDA核判别分析方法的精度提高5%.      

基于图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据恢复

为充分利用交通数据低秩特性与局部近邻关系，准确恢复交通数据采集系统中的缺失数据，首先，应用基于核范数的低秩矩阵补全模型对交通数据矩阵进行预插补，以获得缺失值的初始估计，基于此，构建表征数据局部近邻结构的图模型；然后，提出融合图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据缺失值恢复模型；进一步，提出基于交替方向乘子框架的优化算法，求解缺失值恢复的最优化问题，得到最终的数据恢复结果；最后，用实际的高速公路交通流量和速度数据比较多种方法的恢复误差，同时给出所提方法的参数敏感性分析. 实验结果表明:在完全随机缺失、随机缺失和混合缺失模式下，缺失率为10% ~ 50%时，相比于局部最小二乘、概率主成分分析和低秩矩阵补全等方法，基于图正则化和Schatten-p范数最小化的算法恢复误差降低了3.02% ~ 28.49%.      

T-2毒素对软骨细胞合成一氧化氮的影响

目的探讨T-2毒素对软骨细胞合成一氧化氮(NO)的影响。方法胎儿软骨细胞体外培养,用MTT法检测软骨细胞存活率;用Griess重氮化法测定软骨细胞培养上清液中NO含量;用Western blot检测软骨细胞一氧化氮合酶(iNOS)的表达。结果T-2毒素在质量浓度在1-2 000μg/L的范围内,软骨细胞存活率对其呈较典型的浓度依赖关系和时间依赖关系,而且随着作用时间的延长,浓度依赖关系更为明显;T-2毒素刺激软骨细胞分泌NO和表达iNOS蛋白。结论T-2毒素引起的软骨细胞损伤和生长抑制与T-2毒素刺激软骨细胞表达iNOS蛋白和分泌NO增多有关。     

油水井控制中GM(2,1)优化模型参数和病态性的影响研究

研究了原始序列的数乘变换对油水井控制中GM(2，1)模型参数和病态性的影响问题，建立了数乘变换值分别与GM(2，1)模型系数矩阵条件数、模型参数间的量化关系式，得到了GM(2，1)优化模型完全适用于负数据序列建模、原始序列的初值化或均值化等处理不会影响系统的预测精度和误差、选择适当的数乘变换可降低模型的病态性等重要结果．     

基于动态罚函数的铁路车流分配与径路优化模型

为解决铁路车流分配与径路优化模型中的难约束问题，避免群智能算法在应对该问题时难以求解的不足，提出了一种基于惩罚函数的约束优化方法. 首先，在车流分配及径路优化基本模型的基础上设置虚拟弧，在目标函数中增加惩罚项的方式松弛掉模型中的弧段能力约束，同时对惩罚项中的惩罚力度和惩罚因子设计动态更新的策略；然后，将改进灰狼算法（improved grey wolf algorithm，IGWO）应用于车流分配与径路优化模型的求解；最后，结合某一地区的路网数据，对改进前、后的模型和算法进行对比分析. 算例结果表明:与改进前的模型相比，引入惩罚项之后，IGWO可以在限定的范围内找到满足弧段能力约束的可行解；与灰狼算法（gray wolf algorithm，GWO）相比，IGWO计算所得的配流方案使OD （origin-destination）货流的平均绕行率和货物总走行公里数分别下降了2.6%和5.2%.      

时间序列AR模型的正则化及其应用

基于正则化理论,通过添加一个正则化因子,构造了一个正则化时间序列模型.算例分析表明,新的正则化时间序列分析模型可改善时间序列分析模型中信息矩阵的病态程度,避免时间序列分析模型产生的不适定性,在一定程度上起到了稳定所求参数的作用.     

基于无监督学习的部分-整体关系获取

针对面向中文自由文本的部分-整体关系抽取问题,提出一种基于无监督学习的方法. 首先提出子模式提取算法,从领域文本集中获取概念对和概念对所在上下文模式,利用概念对和概念对上下文模式建立分布式语义模型;然后采用协同聚类算法将具有相同语义关系的概念对聚合成簇,通过训练L1正则化逻辑回归模型提取簇的特征并得到代表每个簇语义关系的概念对上下文模式;最后根据模式识别表达部分-整体关系的簇,从而获取部分-整体关系概念对. 实验结果表明,该方法取得较好的性能,F度量达到68.97%,优于传统聚类方法（55.77%）和模式匹配方法（61.95%）.      

基于Split Bregman算法的有限角度CT图像重建

对于有限角度投影数据,传统算法重建的CT图像存在伪影严重、噪声明显的现象.基于此,推导建立了CT图像重建的离散化模型,分析了有限角度CT图像重建问题的病态性质,并给出了该问题的L1正则约束求解策略,提出了重建模型的Split Bregman求解算法.仿真实验表明,对于150°有限角度的无噪及有噪投影数据,Split Bregman算法可以获得比传统ART、SART算法更好的主观重建效果,其重建图像的客观评价指标RMSE、AMSE、PSNR和Residuals均优于ART、SART算法重建结果的对应指标.虽然Split Bregman算法重建所需时间较长,但其在有限角度CT图像重建的伪影消除和噪声抑制方面具有一定优势.     

财务报告舞弊识别的实证研究

随着舞弊手段日趋隐蔽,需要建立一个快速有效的识别模型。本文选取了24个相关指标作为解释变量,选取了72家财务报告舞弊上市公司作为样本。首先建立Logistic回归模型,模型的判断率达到了71．7％。然后将Logistie回归得到的7个解释变量,用运到BP神经网络模型之中,使判则率达到87．1％,高于出了16％。说明13I）神经网络的总体识别率更高。     

企业集团公司建立有效财务管理体制初探

本文结合作者多年的财务管理实践,分析了我国目前企业集团公司财务管理的基本特点,论述了在目前形势下建立集团公司财务管理体制的重要性和紧迫性。对现阶段建立何种有效的财务管理体制模式以及如何保障这些财务管理模式的实施进行了有益探讨。     

试论我国金融控股公司立法的完善

在我国现实经济生活中，各类金融控股公司在法律间隙中生存发展，在某种程度上处于脱法状态，蕴含着极大风险。本文在对我国金融控股公司现状及金融法制架构检讨的基础上，提出完善金融控股公司立法基本框架的构想，以期能对我国金融控股公司风险的防范和金融法制的健全与完善有所裨益。     

基于绩效评价的出租汽车经营模式比较

鉴于"公车公营"和"个体挂靠"两种经营模式存在较大争议,采用数据包络分析法(DEA)进行出租汽车企业经营绩效评价,以车辆数、能耗和从业人员数为投入指标,以运营里程和客运量为产出指标,根据投入导向的BCC模型计算陕西省140家出租汽车企业的规模效率和纯技术效率;以企业绩效值为因变量,经营模式为自变量进行Tobit回归,发现经营模式对规模效率和纯技术效率均有显著影响;Kruskal-Wallis检验结果显示,两种经营模式的规模效率差异显著,纯技术效率差异不显著,在既定产出指标下"个体挂靠"企业的规模效率比"公车公营"高4.46%.结果表明,有必要根据不同的政府管制目标分类选择出租汽车经营模式.     

基于因子分析的汽车行业上市公司绩效评价

以沪深两地上市的27家生产汽车整车的公司为研究对象,以2012年年报财务数据为样本,选取12个财务指标,包括9个正向指标和3个适度性指标,基于因子分析法,运用SPSS软件,对其经营绩效进行综合评价,并根据综合因子得分对这27家公司进行分类,找出了影响汽车行业上市公司经营绩效的主要因素,为决策提供依据。     

logistic模型在裂纹检测概率曲线拟和中的应用

提出了一种适合于描述无损检测概率曲线的经过修正的logistic回归模型,并运用最小二乘原理,利用非线性回归分析,结合高斯-牛顿迭代法,给出了求解该模型中未知参数的具体思路与方法.同时结合具体算例,对该模型的拟和优良性进行评估分析.计算结果表明,该模型的预测值与实验值吻合良好,有较高的预测精度.     

因子分析在财务综合评价中的应用

为了克服目前财务综合评价中大多采用主观赋权法所带来的局限性,本文在进行财务综合评价中引入了因子分析法,把一堆复杂的财务指标综合成几个不相关的、但能反映大部分信息的因子,并用SPSS11.0软件对18家汽车公司进行了实证分析,从实证分析的角度为人们提供财务综合评价的定量测试方法,从而为企业的投资决策和自我诊断提供新的分析思路.     

2004年度信托投资公司经营业绩聚类分析

通过运用聚类分析方法,本文对2004年公布年报的33家信托投资公司的财务数据进行分析,根据注册资本、资产总额、营业收入、净利润、自营信托收入5项指标将33家公司分为4类,在此基础上分析各类信托投资公司的经营状况并提出政策建议。     

行人穿越人行横道临界间隙研究

通过对行人穿越人行横道进行调查,并用spss统计软件的二元logistic线性回归方法对调查数据挖掘,得出行人穿越人行横道概率模型,进而计算出了临界间隙.对比分析个体与群体过街概率模型和临界间隙模型,发现在不同车头时距下,个体与群体过街的概率存在差异,且群体过街的临界间隙小于个体过街的临界间隙.