中国海洋经济高质量发展区域差异与收敛性

为了探索我国海洋经济高质量发展的时空异质性与收敛性,本文基于五大新发展理念,构建包含“经济发展、科技创新、生态环境、社会民生、对外开放”五大领域的海洋经济高质量发展评价指标体系,并运用突变级数法测度2007—2019年我国沿海11省市海洋经济高质量发展水平,采用泰尔指数及收敛模型分别考察海洋经济高质量发展水平的动态分布、差异来源和收敛趋势.研究结果表明,全国及三大海洋经济圈海洋经济高质量发展综合指数呈先上升后下降趋势,各地区海洋经济发展水平具有显著差异性,表明我国海洋经济发展的非均衡性有所加剧,而区域内差异是导致总体差异变化的主要因素.东部海洋经济圈存在σ收敛,而全国及北部、南部海洋经济圈不存在σ收敛.全国及三大海洋经济圈存在绝对β收敛,并且条件β收敛也显著.

应用于故障诊断的SVM理论研究

分析了利用支持向量机进行模式分类的原理 ,指出最优分类面上的样本相对于两类误判而言是等概率的而非等风险的。针对机械故障诊断中两类错误分类具有不同损失的特点 ,说明直接将支持向量机应用于该领域存在不足。在此基础上 ,提出了诊断可信度函数 ,并在特征空间中 ,对最优分类面进行重新设计 ,使其符合等损失的要求。文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性。

基于SVM的综合评价方法研究

系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想,研究了它们在综合评价中的应用。分析了科研立项评审系统的设计方法,建立了基于的评审系统。文末比较了新评审系统和采用其它方法如模糊排序、神经网络等建立的评审系统所分别取得的拟合效果,比较结果SVM表明:采用支持向量机设计的评审系统结构简单、思路清晰且能取得更为理想的评审结果。

基于最小一乘准则的最优回归模型研究

针对目前回归函数中普遍存在的泛化能力得不到保证的缺点,结合统计学习理论的研究成果,提出了基于最小一乘准则的最优回归模型(简称为LaOR模型).与以往模型相比较,LaOR模型综合考虑了回归误差和置信范围,可望有效地降低回归函数的期望风险.最后,以广东省江门市为例,将LaOR应用到区域经济发展的短期预测中,取得了可以接受的预测效果.

基于核的特征提取技术及应用研究

该文分析了一般主成分分析在处理非线性问题上存在的不足，阐述了基于核的主成分分析方法，并将其首次应用到综合评价中，应用结果表明：基于核的主成分分析方法具有优秀的特征提取性能，采用不同形式的核函数基本上能获得相同精度的特征提取效果。文末指出为提高运算速度、减少内存要求和降低复杂度，可在KPCA中结合主动学习的方法。

基于SVR的区域经济短期预测模型

分析了区域经济发展的特性,并指出在区域经济发展预测中存在非线性强、波动性大的特点,从而导致常规的宏观经济预测手段难以取得理想的预测效果。核方法实现了数据空间与特征空间之间的非线性映射,建立在此基础上的SVR也就具备了优秀的非线性建模能力。首先对影响区域经济发展的各因素进行了相关分析,在此基础上提出并建立了基于SVR的区域经济短期预测模型,广东省江门市的应用实例说明了该模型的有效性。

基于启发式知识的属性约简方法及其在评价体系中的应用

针对知识约简过程中出现的 NP问题 ,提出用于条件属性重要性分析的条件—决策关联度概念 ,以此作为启发式知识用于决定决策表中冗余属性的约简次序 ,最终实现快速、高效地对条件属性集进行约简。文末以广东省自然科学基金立项评审系统作为应用对象 。

基金项目立项评审系统的设计

本文采用人工神经网络技术结合模糊排序方法来建立基金项目立项评审系统,以达到立项评审客观、准确的目的。研究结果表明,系统可以很好地模拟专家的思维方式。

样本数目不对称时的SVM模型

The paper briefly introduces the principle of SVM in sorting first. Then using normal distribution as an example,the paper points out that the SVM can not get excellent sorting ability when the sample numbers of different class are different greatly. A method has been designed to compute the penalty parameter to error samples. On the basis of different penalty parameter an advanced SVM algorithm has been developed. Two simulated examples show the new algorithm is feasible.

基于故障诊断专家数据库系统的模糊模式识别

本文分析了模糊逻辑方法进行诊断的不足，提出了基于广义贴近度的模糊模式识别方法。

基于粗糙集理论的科研立项总结评价方法

本文运用粗糙集理论 ,对科研立项评审的结果进行分析、总结 ,从中找出规律。试图为科研基金管理单位建立更合理的评审体系提供理论指导 ,为项目申请单位及个人指出申请基金的注意事项。与一般方法相比 ,本总结方法所获得的结果直接来源于评审数据 。

粗糙主成分分析在齿轮故障特征提取中的应用

采用粗糙集理论对输入征兆进行甄别 ,约简与诊断无关或关系不大的征兆 ,并在约简过程中结合启发式知识以解决约简过程中出现的 NP问题。研究结果表明 :在主成分分析中结合粗糙集理论可以排除干扰量的影响 ,并有效地进行特征量的提取。

带约束的最优多元回归模型及其应用

针对区域经济发展短期预测建模的特点,结合核方法和支持向量回归的研究进展,提出了一类带约束的最优多元回归模型,该模型综合考虑了多元回归函数的拟合误差、泛化能力以及经济预测的特点,为区域经济的发展预测提供了一种新方案,对广东省江门市最近五年经济发展的预测也验证了该模型的有效性。

电力系统谐波测试仪的设计与实现

设计了一种以AT89C51为控制核心、TMS32 0VC540 2为数据处理芯片的便携式电力系统谐波测试仪 ,详细描述了该仪表的工作原理和软。

基于支持向量机的齿轮故障诊断方法

对齿轮故障诊断的特点进行了阐述 ,指出由于环境噪声的干扰 ,在齿轮故障诊断中往往不能获得理想的诊断结果。为此在对齿轮运行状况进行有效特征提取的基础上 ,采用支持向量机的方法对齿轮进行故障诊断。

商业银行信贷风险智能评估

针对商业银行的行业特点以及其中存在的信贷风险问题,指出:反映商业银行运营状况的各种指标数据存在高度的非线性、不确定性和不精确性,并由此导致现有的信贷风险评估模型难以胜任。为此,结合统计学习理论的研究成果,建立了基于最小一乘准则的最优回归模型,并将其应用于商业银行的信贷风险评估中。实证研究表明,该方法取得的结果是可以接受的。

基于支持对象的野点检测方法

从模式识别的角度出发,分析了基于核的野点检测方法,指出随着样本数目的增 加,该方法会因为过大的优化规模而无法实际操作,为此提出了基于支持对象的野点检测方 法,该方法大大降低了运算规模和内存需求,保证了野点检测实时性的要求?

人才需求预测的支持向量回归模型

人才的需求预测是一个复杂的问题,造成其复杂性的原因主要是因为与之相关的各种数据存在高度的非线性与不精确性.也正因为预测的复杂性,使得现有的人才需求预测方法（包括时间序列法和相关分析法）都难以取得准确、可靠的预测结果.

基于蓝牙技术的网络洗衣机程控板设计

介绍了蓝牙技术的基本内容,分析了信息家电的主要功能,并设计和实现了一种基于蓝牙嵌入式模块7708的网络洗衣机程控板。相应的网络洗衣机不仅具备常规洗衣机的全部洗、漂、脱功能,且能通过Internet在远端对其进行监控与维护。

基于Matlab的最小一乘回归的线性规划实现

对基于最小二乘准则的回归方法进行了分析,指出该方法容易受到野点信号的干扰.最小一乘准则虽然克服了最小二乘准则的不足,但如何在其基础上建立与实现回归算法一直是一个难题.论文中提出利用线性规划的方法建立该算法,并采用Matlab语言予以实现.