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[期刊] 统计与决策  [作者] 宋彦  武峥  罗川  景英川  
多分类问题与概率估计在各大领域尤其是生物学和医学方面具有许多重要的应用。支持向量机作为在许多分类问题中都能取得高准确率的算法,却不能对类别进行概率估计。文章提出一种基于加权支持向量机的多分类概率估计算法,该算法将支持向量机作为基础模型,以分类准确率衡量算法的表现,利用不平衡数据对分类结果的影响,对分类样本的损失函数进行加权处理,根据权重求得类别的概率估计值。通过数值模拟和实证研究,验证了本文所提出的多分类概率估计方法在多分类问题中的分类预测效果显著优于其他通过概率估计进行分类的方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 宋磊  
为了解决支持向量机算法在大样本处理的"过学习"现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织选择性融合算法,根据终止法则找到最优复杂度的融合模型,自主更新各分类器并调整其分类性能,把各分类器的分类结果融合为最终的分类,有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点,从而提高了训练效率和分类效率。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 徐云  吴静珠  石庆兰  冯磊  徐义田  
采用近红外光谱分析的方法快速鉴别小麦的产地,可为小麦流通监管、优质小麦生产基地保护和国际贸易提供理论和技术支持。以来自中国不同地域的202份小麦样品为例,在已知样品组分含量(蛋白质、湿面筋、沉降值、硬度)的前提下,结合样品的近红外光谱信息,利用Total多分类支持向量机对小麦产地进行判别分析。在构建分类模型的过程中,使正确分类的小麦样品尽可能地远离分类超平面,使错误分类的小麦样品尽可能地靠近分类超平面,可获得较高的分类精度。通过100个小麦样品构建分类模型,对另外的102个小麦样品产地进行预测,有80个与实际产地相符,预测精度为78.43%。为小麦产地鉴别提供一种新的方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 于瑛英  
支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题。文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类。此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡奎  朱成文  
文章首先论述了支持向量机的基本理论,然后给出了基于支持向量机的多分类算法并将其应用于现代复杂体制雷达信号的分类。文章在Matlab环境下对雷达信号进行了模拟,在不同的分类参数组合下,用模拟数据检验了不同核函数的支持向量机多分类算法的效果。
[期刊] 资源科学  [作者] 田源  塔西甫拉提·特依拜  丁建丽  张飞  依力亚斯江·努尔麦麦提  韦建波  
遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情...
[期刊] 统计研究  [作者] 邰凌楠  王春雨  田茂再  
数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权(IPMW)估计。该方法是在逆概率加权(IPW)估计的基础上,结合倾向得分匹配及模型平均思想,经过多次估计,加权确定最终参数估计结果。该方法适用于响应变量是独立同分布或独立非同分布的情形,并适用于绝大多数数据缺失场景。经过理论推导及模拟研究发现,IPMW估计量在继承IPW估计量的优势上具有更稳健的性质。最后,将该方法应用于含有缺失数据的微观调查数据中,研究了经济较发达的准一线城市中等收入群体消费水平的影响因素,对比两种估计方法的估计结果,发现逆概率多重加权估计量的标准偏差更小,估计结果更稳健。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴瑞林  祖霁云  
对于社会科学研究中广泛存在的有序分类数据,多分格相关系数是一种更具针对性的变量间线性依存关系的估计方法。文章回顾了多分格相关系数一百多年来的发展过程,简要介绍了其模型假设和三种估值方法,并举例说明了近十年来其与结构方程模型结合后的典型应用。
[期刊] 物流技术  [作者] 刘文博  
针对应急物资需求量的预测问题,提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机预测建模方法。在该方法中,各数据样本的权重可以根据最小二乘支持向量机的学习结果进行不断的自适应迭代修正,从而消除包含误差的数据样本对预测模型的影响。基于实际救灾数据的测试结果表明了所提出方法的有效性。
[期刊] 商业研究  [作者] 吴江  李太勇  
金融时间序列数据的预测是商业领域的热点问题,对金融时间序列进行准确的预测,对金融投资决策与风险管理具有特别重要的意义。针对金融时间序列的特点,对传统支持向量机进行了改进,提出了基于加权支持向量机的金融时间序列预测方法。研究表明,与传统金融时间序列预测方法比较,基于加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 耿智琳  张丽丽  张耀峰  张志刚  
在因果推断中,为更好地从观测性研究数据中获得无偏的处理效应,经常使用基于倾向得分的方法来平衡处理组和对照组。文章基于倾向得分逆概率加权方法,提出了一种子模型加权方法。该方法首先通过不同的变量组合来构建若干子模型;然后对子模型的倾向得分进行加权,进而得到加权倾向得分;最后使用加权倾向得分估计平均处理效应(ATE)值。实验结果表明:提出的子模型加权法不仅能调整观测性研究数据中存在的混杂偏倚,而且能有效提升ATE的估计效果,在ATE估计中优于传统的基于倾向得分的逆概率加权法。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 袁玉萍  安增龙  
针对黑龙江垦区各农场农机装备水平不平衡差异问题,采用支持向量机多类分类和主成分分析相结合的方法进行研究。将农机装备水平分为3个等级水平,从总量、速度和均量3方面选取10个评价指标;采用主成分分析法确定5个主要合成指标;建立多类分类支持向量机新模型,把新模型转化成一个互补问题,利用Lagrangian隐函数进一步转化成一个强凸的无约束优化问题,采取快速牛顿算法进行求解;利用实证调研数据,从发展差异度的角度对黑龙江垦区98个农场农机装备水平的差异进行多指标分析,在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黎协锐  许成章  李连芬  莫协强  
利用Bayes估计理论,研究洪水水位概率变点问题,给出一个确定变点存在的判断方法,通过具体例子进行讨论。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 田博  覃正  
针对不同类别样本数差异和不同误分代价的分类问题,提出了一种基于最小二乘加权支持向量机的分类预测方法。在最小二乘加权支持向量机的基础上,考虑不同类别样本数差异和不同误分代价,提出了新的最小二乘加权支持向量机分类模型,构造了新的最优分类函数。将该模型应用于个人信用预测实验,与已有方法的对比实验结果表明,提出的模型在解决不同类别样本数差异和不同误分代价的个人信用预测问题时,有效地降低了总误分代价,提高了个人信用预测精确度。
[期刊] 华东经济管理  [作者] 陈海燕  张庆旭  
或有负债的分类及估计□陈海燕张庆旭负债是企业所承担的能以货币计量、需以资产或劳务偿付的债务。由于负债是一种未来偿付或履行的债务,就不可避免的带有不确定因素。依据这种不确定性的程度,负债可以分为确定的负债与或有负债。或有负债是对尚未确定的未来事项可能承...
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