引入虚拟变量的商业银行信用风险压力测试研究

本文引入代表农业银行不良贷款剥离的虚拟变量(D),把全国主要商业银行的不良贷款率的Logit转换指标Y作为承压指标,用实际GDP增速、消费物价指数CPI、广义货币供应量M2增速、房屋价格指数四个宏观因素作为解释变量,建立回归模型,并通过向量自回归(VAR)模型建立变量之间的相互关系。以此模型系统为基础,对商业银行不良贷款进行了不同假设场景压力测试,测试范围覆盖了4个季度,发现GDP增速放缓、CPI骤降、广义货币供应增速放缓以及房屋价格指数升高均会使得不良贷款率短期内不同程度的升高,但从长期看,商业银行能通过模型系统内相互作用逐渐消化宏观因素变化冲击带来的影响。     

基于模糊支持向量机的学生抗压能力分析

抗压能力大小判定是一个多指标、多目标的评价系统,传统计算方法存在繁琐、客观性差的问题。提出了一种改进的模糊支持向量机的评价模型,对抗压能力进行评价。建立模糊隶属度函数,在减少训练集中异常样本点对分类超平面干扰的同时,并没有降低边缘样本点对分类超平面的影响。实验表明,改进的模糊支持向量机提高了抗压能力评价的准确率,模糊支持向量机的泛化能力也得到了提高。     

面向对象的武汉市街区公共遥感影像分类研究

面向对象的遥感影像分类方法克服了传统基于像元分类方法的弊端,将对象光谱、空间纹理等特征一并加入分类依据中,有效避免了“同谱异物”或“异物同谱”的问题,适合于高分辨率的遥感影像分类。以武汉市某街区公共遥感影像为例,采用上述方法,结合支持向量机分类方法进行地物分类识别,结果显示,分类总体精度达到了89．9913％,取得了良好的分类效果。     

一种未知信源数目的声矢量阵DOA估计算法

针对声矢量DOA估计问题,根据声矢量阵的特点,结合MVDR算法的思想,本文提出了一种声矢量阵DOA估计新算法。该算法将声矢量阵振速通道的数据协方差矩阵相加得到新的协方差矩阵,然后结合声矢量阵声压通道的数据协方差矩阵,通过类似于V-MVDR算法的角度扫描过程实现目标的DOA估计,该算法无需已知信源数目且不需要特征值分解运算,具有良好的DOA方位估计和分辨性能,计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。     

Applying regression models to query-focused multi-document summarization

Most existing research on applying machine learning techniques to document summarization explores either classification models or learning-to-rank models. This paper presents our recent study on how to apply a different kind of learning models, namely regression models, to query-focused multi-document summarization. We choose to use Support Vector Regression (SVR) to estimate the importance of a sentence in a document set to be summarized through a set of pre-defined features. In order to learn the regression models, we propose several methods to construct the “pseudo” training data by assigning each sentence with a “nearly true” importance score calculated with the human summaries that have been provided for the corresponding document set. A series of evaluations on the DUC data sets are conducted to examine the efficiency and the robustness of the proposed approaches. When compared with classification models and ranking models, regression models are consistently preferable.     

基于矢量有限元方法的谐振腔的模拟设计

做了基于矢量有限元法的谐振腔通用计算模拟器的模拟设计。该模拟器包括前处理、有限元求解和后处理三部分。首先在前处理中进行三维实体建模和网格划分,然后运用有限元方法生成矩阵并求解该矩阵,在后处理中计算谐振腔的任意本征频率,本征值及电磁场分布。通过分别对几种不同介质加载下的谐振腔进行仿真求解,并将计算结果与商业仿真软件HFS...     

基于遥感数据的沛县景观格局变化定量分析

本文选择徐州市沛县地区作为研究区,运用支持向量机(SVM)对研究区多时相TM/ETM+遥感影像进行土地覆盖分类,取得了比较满意的分类精度。在此基础上,结合景观生态学,从定性和定量两个角度对研究区近10年来的土地覆盖变化和景观生态格局变化作了分析,结果能够较好地反映研究区近年来的发展状况。最后根据研究成果,对研究区的发展提出一些有效性建议,以期能够对研究区快速、可持续的发展提供科学依据。     

供应链环境中路径编码方法研究

随着现代供应链应用的不断发展和完善,对流通物品进行路径追溯显得越来越重要,而实现路径追溯的关键是对路径中的结点进行有效编码,以保证提供高效查询及更新。本文主要对目前广泛使用的编码方法包括区间编码、前缀编码、素数编码及向量编码等的实现原理进行了讨论,并结合供应链特点分析了它们的优缺点。最后,指出了供应链环境中路径编码方法的未来研究方向。     

一种高精度的短期潮汐预报模型

为提高潮汐预报的精度,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的模块化潮汐实时预报模型. 将潮汐分为受天体引潮力影响的天文潮和受环境因素和其他因素影响的非天文潮,分别使用调和分析法和改进的SVM对天文潮和非天文潮进行预报, 结合两种方法的输出构造最终的潮汐预报结果. 在对非天文潮的预测中,将SVM与灰色模型相结合,并利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对SVM的参数进行优化以提高预报精度. 利用火奴鲁鲁港口的实测潮汐数据进行实时潮汐预报仿真.仿真结果表明该方法具有较高的短期预报精度.     

基于支持向量机的诊断方法研究

根据支持向量机原理,对线性可分与线性不可分两种情况分别建立了分类模型,模型的求解转化为一个二次规划问题,在选用径向基核函数的参数时运用网格搜索的方法进行选取最优参数。在应用到乳房肿瘤的医疗诊断中,准确率为93.00%,较以前的方法有了明显的提高。