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[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
吴亚榕 李键红
提取黄瓜7种叶部病害图像颜色、形状和纹理的共26种特征进行研究,发现不同形式的特征在用同一样本集合稀疏表示时,它们的稀疏系数有着相似的结构。通过引入联合稀疏模型构造方程,对这一规律进行数学描述,使用加速近端梯度法求解联合稀疏系数,最后借助重构误差来实现病害识别。试验表明,这一算法的正确识别率达到90.67%,较稀疏表示分类算法提高5.7%,计算消耗时间7.5 s,较稀疏表示分类算法缩短4.3 s。
[期刊] 上海金融
[作者]
周爱民 刘晓孟
随着我国汇率报价机制的逐步放开,人民币汇率的波动幅度近年来逐渐增大,汇率敏感部门对人民币汇率波动的预测需求逐渐增强。因传统的金融时间序列模型或指数平滑模型不能很好地筛选并包含高阶滞后项信息,故本文选取机器学习中的稀疏模型族(Lasso、Ridge、弹性网、SCAD与MCP)对汇率波动率进行预测,并将预测结果与传统模型进行比较并进行DM检验。结果发现,稀疏模型在各种货币的预测能力上均强于GARCH模型。在多种汇率的预测中,稀疏模型的预测能力表现出比指数平滑模型更强的稳健性。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
胡超 张举勇
提出了一种新的基于稀疏优化的网格逼近方法,使得三维几何物体可以由用户指定的合理的面片数的平面多边形来近似表示.该方法首先对输入的三维网格的面片法向进行L_0模优化,然后根据优化后的面片法向信息来驱动顶点位置更新.其次,对现有模型进行面片聚类.最后提出了一个基于全局顶点的稀疏优化模型.通过约束聚类边界顶点梯度L_0模最小对网格进行平面多边形逼近.大量的网格简化结果证明了所提出的优化模型与方法的有效性以及稳定性.
关键词：
L_0范数最小 网格逼近 稀疏优化
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张琳 秦策 叶文豪
【目的】法言法语实体的自动识别是实现裁判文书文本挖掘的重要的基础性工作。【方法】采用爬虫方法获取数据,人工方式进行语料标注,利用NLPIR加载法律领域词典对语料进行分词,结合法言法语的内部和外部特征构建基于条件随机场的特征模板,自动识别语料中的法言法语。【结果】融入法言法语内部和外部特征的条件随机场模型,自动识别法言法语的实验效果良好,模型的调和平均值达到90%以上。【局限】法言法语实体自动识别模型在领域的扩展上有一定的局限性。【结论】基于条件随机场对法言法语实体实现自动抽取是可行的。
关键词：
裁判文书 条件随机场模型 法言法语实体
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
苏治 方彤 秦磊
本文将目前流行的规则化方法加入到传统指数追踪模型中，得到若干种稀疏而且稳定的资产组合，用于复制指数的收益率，并构建样本内外预测、模型一致性、资产组合稀疏性和ＢＩＣ准则进行模型效果评价。基于对上证综指、沪深３００指数和中证５００指数的实证发现：图结构约束可以提升模型的样本外预测能力、模型一致性和资产组合稀疏性；ＩＴＭ－ａｄａＬ１在资产组合稀疏性上表现远好于其他模型；结合三种指数追踪，含有自适应Ｌ１罚函数以及图结构约束的指数追踪模型总体表现优于其他模型。本文的研究方法和结果对指数型基金管理公司、个人和投资机构者有较为重要的实际意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘伟 吴黎军
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴传菊 王晓光 何晓霞 熊丹
考虑一类索赔到达计数过程部分稀疏相依的二元风险模型,借助于Poisson过程的随机分流定理将该风险模型转化为经典风险模型,利用经典风险理论的有关方法和结论给出了该模型的生存概率满足的积分方程以及破产概率的Lundberg不等式及其Cramer-Lundberg逼近,并在索赔为指数分布情形通过求解积分方程给出了破产概率的精确表达式,最后讨论了相依性对破产概率的界的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈静思 叶德磊
文章研究常数红利边界下带干扰的稀疏风险模型,其中保费收入过程为一复合Poisson过程,而理赔过程是保费收入过程的p-稀疏过程。利用盈余过程的马氏性及全期望公式,得到了直至破产时红利付款的期望现值及模型的期望折现罚金函数所满足的积分—微分方程及边界条件,并在索赔额及保费额均服从指数分布的条件下,得到了红利付款的期望现值的具体表达式。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄水清 王东波 何琳
[目的/意义]在数字人文研究这一大趋势下,基于先秦古汉语语料库和条件随机场模型,构建古汉语地名自动识别模型。[方法/过程]对《春秋左氏传》中的地名的内部和外部特征进行统计分析,构建模型的特征模板。在规模为187 901个词汇的训练和测试语料上,对比条件随机场模型和最大熵模型的地名识别效果,把调和平均数为90.94%的条件随机场训练模型确定为最佳,作为本文所要构建的模型,并在《国语》语料上进行验证。[结果/结论]在古汉语地名自动识别中,条件随机场模型优于最大熵模型,基于人工标注过的语料构建条件随机场自动识别模型能取得较好的识别效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 张苗苗 何超
目前,通过电子邮件泄漏和违规使用个人身份信息的行为已经成为所有组织所面临的迫切需要解决的问题。基于此,本文提出一种基于数据挖掘的个人身份信息识别模型,来自动识别电子邮件中是否包含个人身份信息,设计了分类分析识别算法,并通过实验验证了该模型及算法的可行性和有效性。
关键词：
信息识别 数据挖掘 电子邮件
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雨昂 李瑞贤 李勇祥
基于驾驶数据，驾驶行为分析方法能够获得隐藏的驾驶行为信息，进而实现驾驶风格识别等应用。随着传感器技术的发展，先进驾驶辅助系统需分析的驾驶数据的规模和维度不断增加，这提升了驾驶行为分析结果的有效性和普适性，但也给数据分析工作带来了挑战。因此，准确高效的驾驶行为分析方法对于先进驾驶辅助系统的作用越发重要。针对大规模、高维驾驶数据集，提出了一种基于“序贯稀疏自编码器”与高斯混合模型的驾驶行为分析方法。首先，为了有效提取驾驶数据的低维特征，该方法改进了稀疏自编码器在预训练阶段的损失函数，降低了模型参数易落到局部最优的风险。然后，该方法基于线性映射将提取到的驾驶特征映射到颜色空间，实现了驾驶行为的可视化。最后，该方法使用高斯混合模型对提取到的驾驶特征进行聚类，实现了驾驶风格识别。基于真实驾驶数据的验证结果表明，所提算法可以提取到比传统算法更有区分度的驾驶特征，并在轮廓系数等性能指标下都取得了更好的驾驶风格识别效果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨娟 钱振伟
自第二代偿付能力监管制度体系正式实施以来,中国银保监会对保险公司的偿付能力有了新的规定,在此情况下,研究偿付能力影响因素具有重要的现实意义。现有研究多集中于面板数据模型等传统的假设检验方法,没有考虑多模型推断。作为模型选择的重要推广,模型平均将不同备选模型的估计进行加权平均,可以减少遗失有用信息,且在模型平均框架下亦可研究变量的重要性。本文基于我国2016-2020年67家寿险公司的面板数据,在模型平均和稀疏导向学习(Sparsity Oriented Importance Learning,SOIL)的框架下,分析偿付能力重要影响因素及其影响程度。研究结果发现,在控制GDP增速、利率水平等10个变量影响的基础上,债券投资占比、资产负债率等变量对偿付能力充足率有重要影响,并基于此对改进偿付能力监管提出相应的政策建议。
关键词：
偿付能力 模型平均 稀疏性导向学习法
[期刊] 林业科学
[作者]
方精云
根据植物生长的密度理论和有关生物学假设，提出了一种新的植物种群自然稀疏的经验模型，即１／ρ＝α（ｌｎω－ｌｎω０）β＋１／ρ０。这里ρ和ω分别为种群密度和平均植物重，ρ０和ω０为初期密度和初期植物重，α和β为参数。经用木本和草本植物种群的密度试验资料验证，证明该模型能很好地拟合实际的观测资料，并且具有表达式简单的特点。因而具有良好的使用价值。对模型的性质和意义也作了讨论，发现模型所表达的植物生长过程是一种Ｇｏｍｐｅｒｔｚ曲线。
关键词：
经验模型,植物重,种群密度,自然稀疏
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
余馨玲 常娥
古诗词地名实体识别不仅有助于深度挖掘古诗词文本之间的关联，而且有助于绘制中国诗歌版图分布，推动空间维度的中国古典文学研究。文章围绕南京城系统采集有关古诗词数据，采用BIOES方法进行地名实体标注。针对古诗词领域训练数据匮乏、以字代词等问题，提出一种采用数据增强方法，同时融合预训练模型与条件随机场方法的古诗词地名识别模型，简称DA-BERT-CRF模型。文章将训练数据采用实体交叉互换方法进行数据增强处理，然后通过预训练模型BERT得到古诗词地名的上下文语义信息，最后利用条件随机场CRF实现地名标签约束并生成全局最优地名序列。文章提出的DA-BERT-CRF模型十折交叉实验平均精确率、平均召回率和平均F值分别为86.49%、90.44%、88.35%。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
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