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[期刊] 统计与决策
[作者]
姜爱克 赵峰 张杰
数据流具有连续、实时、有序及无限等特点,使用传统的数据挖掘技术来处理数据流的分类面临着严重的挑战,很难处理数据流中的概念漂移问题。文章结合现有的决策树分类挖掘算法,提出了自适应集成分类器方法,构建了数据流概念漂移的自适应集成分类模型,通过不断更新训练样例的权重与属性类别,将训练样例从现有的数据集中分离出来,并被确定为新类别属性的训练样例,以达到对数据流中概念漂移现象的有效检测,仿真结果也证明该方法的适应性和可靠性。
关键词：
数据流 概念漂移 决策树 集成分类器
[期刊] 统计与决策
[作者]
范瑞 李星野
数据挖掘(机器学习)领域的研究重点是建立概念漂移数据(Concept-drift)下的模型,其中的核心问题就是探测器算法。文章提出了一种基于双窗的探测算法。其优点是给出了该算法的严格理论基础;有效提高挖掘效率,克服虚漂移的干扰。并且运用人工和实际数据进行实验,效果亦优于其他算法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘惠
文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-means进行聚类,以增强聚类结果的稳定性。并通过实验对比证明算法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王军 王美蓉 王怡洋 宋晓良
受复杂水文、气象等条件影响,水上遇险目标在等待外部救援的过程中可能发生漂移,其漂移的速度与方向将直接影响到水上救助物资调度方案的制订。针对水上事故及其救援的特殊性,在对水上遇险目标漂移路径进行预测的基础上,构建了满足运力、时间限制及应急救助物资需求,包括水上遇险目标周边船舶、岸基救助基地及其附近陆地应急物资储备点共同参与的水陆两阶段多层级协同调度模型,并运用贪婪算法对其进行求解,最后通过算例对模型和算法的有效性进行验证。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
郝建明 李宗南 谢静
针对传统光谱数据预处理与分析的现状,提出一种基于人工智能的光谱异常数据自适应剔除及自动分类算法,通过遗传算法的优化搜索确定马氏距离的阈值,实现异常光谱的自适应剔除,并提出可量化光谱剔除效果的异常一致性指数(ACI)。在此基础上,借助自组织神经网络方法,以各类观测对象的特征光谱作为输入对象,对剔除后的光谱进行自动分类。经过实验验证,算法取得了较好的剔除效果(ACI达到86%以上)和分类效果(总体分类精度达到94%),较好地实现了异常光谱剔除和光谱分类的自动化处理。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
韩东红 宋明 张宏亮 王佳茜 王嘉兴 王国仁
不确定性的出现使传统算法无法直接用于聚类不确定数据流。该文提出一种不确定数据流环境下基于密度的聚类算法,其中提出不确定度的概念以衡量不确定数据的分布信息,并在改进面向确定数据的聚类算法DENCLUE的基础上,提出一种可处理数据不确定度的UDENCLUE算法,以降低数据的不确定性对聚类结果产生的影响;提出滑动窗口下基于密度的不确定数据流聚类算法USDENCLUE,通过聚类特征指数直方图技术实现快速剪枝,可以高效处理噪音数据、演化数据流并生成任意形状的簇;采用真实数据集及人工合成数据集对USDENCLUE与C
关键词：
不确定数据流 聚类 密度 滑动窗口
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
朱付保 白庆春 汤萌萌 朱颢东
针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.
[期刊] 教育发展研究
[作者]
周海涛
目标是有效行动的路标和成就事业的灯塔,目标能提供一个工作序列表,指明"先行"、"后做"的有序流程,让师生员工做到心中有数,引导他们轻重得当、缓急有度地开展工作。学校管理中对目标的重视和实现程
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马甲林 刘金岭 金春霞
针对传统文本分类算法在向量空间模型表示下存在向量高维、稀疏以及忽略特征语义相关性等缺陷所导致的分类效率低和精度不高的问题,以知网(HowNet)为知识库,构建语义概念向量模型SCVM(Semantic Concept Vector Model)表示文本,根据概念语义及上下文背景对同义词进行归并,对多义词进行排歧,提出基于概念簇的文本分类算法TCABCC(Text Classification Algorithm Based on the Concept of Clusters),通过改进传统KNN,用概念簇表示各个类别训练样本,使相似度的计算基于文本概念向量和类别概念簇。实验结果表明,该算法构...
[期刊] 图书馆建设
[作者]
褚洪涛 徐洪侠
由于时间序列的非线性和时变性,以往的神经网络预测方法都无法获得理想的效果。基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法,可以让计算机利用时序的历史数据自动构建结构最优和得到最佳训练的神经网络模型,能够准确地拟合出隐藏在时序数据中的时变的非线性映射关系。这一算法应用于股市中的时序预测与实证分析后,收到了较好预测效果。
关键词：
金融时间序列 自适应神经网络 预测算法
[期刊] 管理评论
[作者]
郭文伟 宋光辉 许林
基金风格漂移、现金流波动与基金绩效之间存在复杂的联系。本文利用2003年底之前成立的52只开放式基金在2004-2008年期间的数据对这种相关性进行实证研究。结果发现:风格漂移在长期上显著削弱了基金绩效,现金流波动也在长期上对基金绩效具有显著的负面影响;从短期上看,风格漂移对基金绩效的影响随股市景气变化而变化;在熊市中,风格漂移有利于提升基金绩效,在牛市或由牛市转向熊市的过渡阶段,风格漂移对基金绩效有负面影响。
关键词：
风格漂移 现金流波动 基金绩效 风格分析
[期刊] 运筹与管理
[作者]
汤淳 刘晓星
利用四种风险测度建立我国系统性金融风险测度体系，基于模糊评价方法与基分类器构建集成分类算法，结合孤立森林对风险的分类预警系统性金融风险，并深入分析预警指标的特征重要性及其对系统性金融风险的静态及动态影响。研究表明：集成分类算法是系统性金融风险预警的一种有效技术手段，数据降维能够进一步提升预警精度且更适用于对极端尾部事件的预警，而滞后期及分类数目的增加则会明显降低预警准确性。预警过程中，股票市场、外部市场及银行体系指标具有较高的特征重要性，这些指标在极端系统性金融风险爆发时期以股市的高位波动及利差收窄为主要特征，同时其对系统性金融风险还具有明显的时变影响。
[期刊] 商业研究
[作者]
宋威
基于收益率的风格分析模型,对国内36支开放式基金进行动态分析,将基金的实际投资风格和宣称的投资风格进行比较。研究发现绝大多数的基金在此研究期间发生了"风格漂移"现象,牛市行情中发生"风格漂移"的基金绩效要优于固守宣称风格的基金绩效,熊市行情中发生"风格漂移"的基金绩效要低于未发生"风格漂移"的基金绩效。
关键词：
开放式基金 风格漂移 基金绩效
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
郑永前 张锦 王伟有
在考虑制造单元出入点具体位置与最短物流路径的情况下,对单元间布局两个环节的问题——确定单元在车间平面上的位置,确定出入点间最短物流路径——作了集成研究,避免分步研究导致的解空间缺失;基于割树策略建立了单元布局模型,设计了结构化编码的自适应粒子群算法,使车间平面形成整齐连续的布局;通过将车间平面布局转化成连通图,在算法中嵌入改进Dijkstra算法,量化了各单元出入点之间的最短物流距离;从而使布局结果更加符合生产实际。
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