基于多元判别分析的文本分割模型

提出了一种独立于具体领域的文本线性分割统计模型,其中采用多元判别分析方法定义了4种全局评价函数,实现对文本分割模式的全局评价,寻找满足分割单元内距离最小化和分割单元间距离最大化条件的最好分割方式.该模型采用遗传算法来解决新模型的高计算复杂度问题.比较性实验结果显示,新模型比TextTiling和Dotplotting算法取得了更高的Pμ评价性能.

基于多元判别分析和神经网络技术的公司财务困境预警

应用我国上市公司的财务报表数据,采用多元判别分析(M DA)技术和神经网络(ANN)技术对我国上市公司进行财务困境预警研究。实证结果显示这两种方法都具有较好的预测效果,其中ANN模型的短期预测效果优于M DA模型的预测效果,但无明显的优势。研究同时证明在现有会计制度和会计准则下,财务报表能提供预测财务困境的大量有用信息。财务危机有踪可寻。

基于多元判别分析的汉语句群自动划分方法

针对目前句群划分工作缺乏计算语言学数据支持、忽略篇章衔接词的问题以及当前篇章分析较少研究句群语法单位的现象,提出一种汉语句群自动划分方法。该方法以汉语句群理论为指导,构建汉语句群划分标注评测语料,并且基于多元判别分析(MDA)方法设计了一组评价函数J,从而实现汉语句群的自动划分。实验结果表明,引入切分片段长度因素和篇章衔接词因素可以改善句群划分性能,并且利用Skip-Gram Model比传统的向量空间模型(VSM)有更好的效果,其正确分割率Pμ达到85.37%、错误分割率Window Diff降到24.08%。同时该方法在句群划分任务上有更大的优势,比传统MDA方法有更好的句群划分效果。

基于多元判别分析的电子商务信用风险研究

电子商务的发展始终伴随着信用风险,而客户信用评估是电子商务的重要组成部分,本文分析了电子商务的信用风险,并利用多元判别分析技术(MDA)对客户信用进行分类,实证分析结果表明,本方法具有较好的预测能力。

多元判别分析在颌骨骨肉瘤病理诊断中的应用

本文用图像分析系统测定了４６例颌骨骨肉瘤的细胞核形态和ＤＮＡ含量，并对测定参数进行了多元判别分析，以探讨其对颌骨骨肉瘤组织学类型和分级的诊断价值。结果表明，对组织类型鉴别能力较大的参数依次为细胞核最大径标准差和ＤＮＡ含量平均值等，判断正确率为７１７４％；对组织学分级判别作用较大的参数依次为细胞核最小径标准差和细胞核最大径平均值等，判断正确率８９３１％。

多元判别分析在颌骨骨肉瘤病理诊断中的应用

本文用交互式图象分析系统测定了46例颌骨骨肉瘤的细胞核形态和DNA含量,并对测定参数进行了多元判别分析,以探讨其对颌骨骨肉瘤组织学类型和分级的诊断价值。结果表明对组织类型鉴别能力较大的参数依次细胞核最大径标准差和DNA含量平均值等;判断正确率为71.74％;对组织学分级判别作用较大的参数依次为细胞核最小径标准差和细胞核最大径平均值等,判断正确率为89.31。本实验结果可为临床病理诊断骨肉瘤组织类型和分级提供参考指标。

基于多元判别分析的财务预警系统

随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,企业发生财务危机乃至破产的情形越来越多,因此有效地预防财务危机的出现是一个重要的研究课题。本文采用实证分析的方法,利用我国上市公司的数据资料,使用SPSS13.0统计分析软件,基于多元统计分析方法,对财务危机状况进行预测分析。

多元判别分析在库存发射药质量监测中的应用

多元判别分析在事物的分类判别中应用很广泛,该文提出了一种以密闭爆发器试验数据为基础,应用多元判别法判定国储发射药的质量等级的方法。对8批不同储存期11/7火药的质量判定结果与实际完全一致。这种方法可用于库存发射药的质量跟踪监测、考察其弹道性能随贮存期的变化规律、判定发射药质量等级的变化。

血脂，脂蛋白等冠心病危险因素的多元判别分析研究

研究包括血脂、脂蛋白在内的多项冠心病的综合判别作用，以多元判别分析方法分析了５０例冠心病患者，２７例其它心血管疾病患者及２２例正常人的血清甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、脂蛋白（ａ）等１１项冠心病危险因素，建立了冠心病危险因素的实验室多元判别分析微机模型。该模型回代判别结果显示：对冠心病判别的灵敏度为７０．００％，特异性为８９．８０％，总判别准确度为６３．６４％。作者认为采用多元分析方法分析实验数据，结合临床资料对冠心病作出预测的方法是可行的。

葡萄酒中游离氨基酸的测定及产地判别Ⅰ多元判别分析在葡萄酒产地判别中的应用

按照已有的方法分别对４个生产厂家生产的共２８个雷司令品牌的干白、半干白葡萄酒样品中的游离氨基酸进行了分析测定，对分析结果，采用直接判别和逐步判别方法进行了葡萄酒生产厂家的多元判别分析，得到了令人满意的识别结果．

双任务脑力负荷评定的多变量判别分析

为探讨判别分析技术在双任务脑力负荷评定中的意义，在完成由视觉追踪主任务和听觉Ｏｄｄｂａｌ附任务组成的双任务的过程中，同步记录了被试者多种心理生理指标。对资料分析的结果表明：追踪误差、脑事件相关电位Ｐ３波潜时和逐次心跳间期与脑力负荷关系较为密切，用多变量判别分析可以成功区分出被试者所处的脑力负荷状态，较单变量判别分析的判别正确率高。提示：多变量判别分析在脑力负荷评定中有一定意义。

多元判别分析法在财务分析中的运用

对公司进行财务分析是建立在会计核算和财务报表信息的基础上,用一系列的反映财务状况的指标和分析方法对公司的过去、现在和将来的生产经营及财务情况进行分析和评价。财务分析可以服从于不同的经济主体的需要,投资者、经营管理者、债权人、国家经济管理部门以及社会各界等都需要以财务分析的结果为依据进行各项经济决策,由此决定了财务的分析有不同的目的,依照分析的目的不同可分为信用分析、投资分析、经营决策分析、税务分析。其中信用分析一般是金融机构、债权人和企业供货方进行的分析,主要分析公司的偿债能力和支付能力。

油气田企业基于多元判别分析财务预警模型探索研究

石油是一国的经济命脉,因此,油气田企业健康发展是整个国民经济持续稳定发展的重要条件。 建设安全、稳定、可持续发展的油气田企业就成为当务之急。 面对复杂多变的外部环境和艰巨的转型发展任务,这些都加大了企业面临的风险。因此,建立可计量、易获得性、直接相关性的财务指标预警模型对及时预测和警示财务危机至关重要。 文章试以多元判别分析模型为基础,结合油气田企业的特别,构建具有油气田特色的多变量模型。 从而达到减少和消除财务风险损害,助理油气田企业提质增效。

基于主成分判别分析的制造业上市公司财务危机预警机制的研究

以制造业上市公司为研究对象,选取2017年被退市警告的32家公司作为财务危机公司,按照1∶1配对原则随机选取32家财务正常公司作为研究样本,以公司发生财务危机前两年(2015年)的财务指标为基础,运用主成分分析法对这64家样本企业的财务指标提取主成分,再通过多元判别分析方法构建制造行业上市公司财务预警模型。最后,利用随机选取的40家制造企业2016年的财务数据对模型的有效性进行实证检验。研究结果表明,所建模型对财务风险预测的准确度较高,能够有效地为制造业企业进行财务预警。

企业失败多变量预测研究的经典之作——《财务比率、判别分析与企业失败预测》导读

20世纪60年代中期之前,学界侧重用单变量方法研究企业失败预测问题。1968年Altman在《The Journal of Finance》发表论文《财务比率、判别分析与企业失败预测》( Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy)(以下简称《失败预测》),使用多元判别分析(MDA)研究建立了企业失败多变量预测模型 Z值模型。Altman开创了企业失败多变量预测研究的领域,持续影响后续企业失败预测的研究思路和研究方法。目前《The Journal of Finance》官网显示该文被引用量高达2500多次。本文对《失败预测》进行了介绍与评析。

中国上市公司财务困境的预测——基于制造业上市公司数据的分析

利用中国制造业上市公司的数据研究企业陷入财务困境的原因及其预测问题,研究样本包括2002—2006年制造业A股上市的ST公司以及按1:1比例选取的同行业中规模相近的财务正常的公司,采用多元判别分析法和多元逻辑分析法进行研究。结果显示,反映企业盈利能力、股东获利能力和企业现金流量的指标在财务困境的预测中有重要的作用,反映企业股权结构的公司治理指标有助于提高长期预测的精度。与多元判别分析法相比,多元逻辑分析法的预测准确率更高。

心因性精神障碍司法精神鉴定责任能力的多因素分析

目的 探讨评定心因性精神障碍司法精神鉴定责任能力的方法。方法 对72例心因性精神障碍的刑事案例资料用SPSS统计包进行等级相关和逐步判别分析,筛选出对责任能力评定有关因素及有影响的判别因子。结果 作案方式、案情、意识障碍、妄想、幻听、举鉴者、作案动机、思维形式障碍、幻视、情感障碍、作案后果、作案对象、个性等19个因素与责任能力有关,有判别作用的因素为作案方式、案情、意识障碍、妄想、幻听、劳动环境、适应能力共7个因子,建立了评定心因性精神障碍责任能力的判别方程。组内回代检验总体判断正确率为93.3％。结论 多元判别分析方法可作为评定心因性精神障碍责任能力的方法。