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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
许静 何桢 袁荣 陈喆芝
基于稳健参数设计理论提出了一种将主成分分析法与逼近理想点决策方法（ＴＯＰＳＩＳ）相结合的非线性轮廓图（ＮＯＮ－ＬＩＮｅａｒ ＰｒＯｆＩＬｅ）优化方法。首先利用两步建模法拟合响应模型，计算模型参数的满意度函数值，其次对模型参数的满意度函数值进行主成分分析，消除参数之间的相关性，并构建模型参数变异模式图，确定选定主成分的优化方向。最后利用ＴＯＰＳＩＳ模型求得选定主成分的最优贴近度（ＯＰＩ），将其作为最终的优化指标。传统的优化方法都忽略了模型参数之间的相关性及优化过程的稳健性，并且需要复杂的数学计算，而本文所提方法可以有效解决这些问题。最后利用该方法对文献中的实例进行了分析研究，证明本文方法切实可行．．．
[期刊] 工业工程
[作者]
许静 何桢 陈喆芝 袁蓉
针对质量特性为轮廓（Ｐｒｏｆｉｌｅ）的输出响应的优化问题展开研究，提出一种基于主成分分析的双响应曲面法和满意度函数相结合的函数响应优化方法。将Ｐｒｏｆｉｌｅ的每个观测点看成一个独立响应，将Ｐｒｏｆｉｌｅ问题转化为多响应问题。求得多个观测点的均值和方差的满意度函数值，通过主成分分析法，将多个观测点的均值和方差的满意度函数值转化为主成分综合得分，并将这两者的加权和作为最终的优化指标。本文所提方法可以有效解决观测点之间存在的相关性的问题，并且优化过程同时考虑到每个观测点响应的均值和方差影响。实例证明，该方法简单易行，优化结果满意。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏本跃 陈晓慧 童星慧 王广军
高维数据的函数化降维可以较好地认识和探索数据集合中的内在规律性。文章引入B样条基函数和勒让德基函数,将离散数据转化成连续化的函数型数据。通过函数型数据的主成分分析发现数据中隐藏的内在规律和相关信息。使得当数据在无限维和有限维之间的相互转换中,提取的信息更丰富可靠,并且较少依赖于模型构建及假设条件。实证分析表明,基于B样条及勒让德基函数展开的函数型数据的主成分分析结果与实际经济运行有较好的吻合度。
[期刊] 调研世界
[作者]
梁银双 沈启霞 刘黎明
为探讨北京市人口就业和人口控制相适应的基本对策,文章利用非参数平滑技术,将原始数据拟合成函数型数据进行分析,采用L~2空间上函数型主成分分析(FPCA)方法,得出各行业从业人数变动与经济环境和政策导向关系密切,人口调控的重点是第三产业,尤其是住宿餐饮业、批发零售业、信息传输计算机服务和软件业、租赁和商务服务业。
[期刊] 调研世界
[作者]
梁银双 沈启霞 刘黎明
为探讨北京市人口就业和人口控制相适应的基本对策,文章利用非参数平滑技术,将原始数据拟合成函数型数据进行分析,采用L2空间上函数型主成分分析(FPCA)方法,得出各行业从业人数变动与经济环境和政策导向关系密切,人口调控的重点是第三产业,尤其是住宿餐饮业、批发零售业、信息传输计算机服务和软件业、租赁和商务服务业。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏国恩 金宏 金炜东
[期刊] 中国软科学
[作者]
邵景波 李柏洲 周晓莉
中俄科技合作是中国和俄罗斯21世纪战略合作伙伴关系下的重点合作领域,必须制定合理的双方科技合作的战略和策略,而战略和策略的制定应该以客观评估双方的科技实力和未来潜力为基础。本文基于科技潜力的内涵建立了科技潜力评价指标体系,并应用加权主成分TOPSIS价值函数模型对中国和俄罗斯的科技潜力进行了评价和比较分析,研究结果对中俄科技合作战略和策略的制定具有一定的参考价值。
[期刊] 武汉金融
[作者]
吴金旺 顾洲一
2019年长三角地区一体化正式成为国家重大战略,数字普惠金融在2016年G20杭州峰会上成为国际共同行动纲领,两省一市在金融领域各有特色定位,又共同发展。本文首先以长三角地区25个城市2011年至2018年的数字普惠金融发展为研究对象,引入函数型数据分析方法,对离散的指数进行函数化处理,发现长三角地区数字普惠金融曲线的差异呈现缩小的趋势。其次通过拟合发展曲线的速度和加速度,研究数字普惠金融的动态演变模式,发现其存在四个阶段性的动态变化特征。进一步借助函数型主成分分析进行实证研究,结果表明:互联网金融战略效应是推动数字普惠金融发展的重要因素;互联网金融不确定性风险对数字普惠金融的发展产生了一定的负效应。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
郭建亚
一、引言 在现代社会生活中,科学技术已成为影响与制约经济和社会发展的关键因素,加速科技进步是振兴我国经济、增强综合国力的重要保证。现有的测算科技进步的方法有两大类即指标体系法和生产函数法(丁佰根测算法、索洛余值法、投入产出法、DEA方法等),生产函数法目前在理论上较为完善、深入,应用实践上较为广泛、有效。本文研究的对象为了佰根生产函数,它把体现广义科技进步水平的变量A(t)置为A_0e~(rt)(t为时间变量),
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
任剑波
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
熊志斌
传统的主成分分析(PCA)本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。在分析自联想神经网络(AANN)的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出基于顺序自联想神经网络(SAANN)的非线性主成分分析法(NLPCA)。进一步,结合神经网络(NN)和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能;在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logis...
[期刊] 统计与决策
[作者]
程豪 晏振
随着数据收集技术和存储技术的发展,数据呈现出连续、动态的函数曲线特征。作为一种处理时间序列数据的理想分析工具,文章借助函数型回归模型,考虑到2013年前后国家统计局城乡住户收支与生活状况相关调查在调查范围、调查方法和指标口径方面的差异,从城镇和农村两个维度分别研究2002—2012年和2013—2018年中国消费函数动态变化情况。
关键词：
函数型回归 消费函数 动态分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘文博 梁盛楠 董小刚
目前众多数据具有高维度特点，含有大量与类别标签无关的特征。直接应用机器学习方法对其进行分类，不仅会消耗大量的时间，而且难以获得较好的分类性能。针对该问题，文章提出一种基于加权核主成分分析（WKPCA）的维度约简算法，依据核矩阵特征值构造核函数权重，将多个核函数进行组合加权，进而达到特征降维的目的；为了提高WKPCA的维度约简效率，构造了t类核函数并且给出了相应的理论证明；以支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯为分类器，对6个真实的数据集进行试验分析，结果表明与全变量模型、线性主成分降维以及单个核函数降维相比，WKPCA维度约简算法可以有效提高目前主流机器学习方法的分类预测性能。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张景肖 刘史诗 王伟华 李浩成 胡镜清
函数型主成分分析(Functional Principal Component Analysis,FPCA)是对函数型数据进行降维的常用技术,本文将考虑函数型数据的主成分联合选择问题。首先,本文给出了两函数型变量的主成分联合模型,并通过基函数展开法和极大惩罚似然法对样本数据进行曲线平滑。在联合模型基础上,本文给出了确定函数型主成分个数的AIC准则,并提出了改进的ECME算法对模型参数进行估计。模拟显示AIC准则对应的主成分个数选择结果准确率更高,考虑两函数型数据之间相关信息的联合选择效果会比对各函数型数据主成分进行独立选择的结果有所提升。最后,本文将所提方法应用于老年人中医宗气数据的分析。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王道平 陈丽 杨岑
研究了变质率服从Weibull分布的易逝品库存优化问题。在固定订货周期内,针对需求依赖于瞬时库存水平且允许缺货的情况,采取部分延迟订货策略,建立了以单位时间平均总成本最小为目标的易逝品库存优化模型,给出了模型存在唯一最优解的条件,并应用牛顿迭代法对该模型进行了求解。通过实例验证了该模型的有效性和可行性,对模型中的需求率、变质率和延迟订货率等参数进行了灵敏度分析。
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