基于改进RI方法的文本聚类

旨在通过考虑特征词汇的潜在语义和自身的重要性来提高文本聚类效果,研究基于RI方法的文本向量表示方法。首先,对基于RI方法构建的特征词汇随机索引向量中+1和-1向量元素出现位置进行约束,以避免在构建特征词汇上下文向量时可能造成该特征词汇潜在语义丢失现象;其次,在生成文本向量时考虑特征词汇自身重要性来改进权值的计算;最后,在测试数据上对基于RI方法的文本向量表示进行聚类效果测试与对比分析,结果表明采用基于RI方法能提高文本聚类效果。

RI地震预测模型的分析及其验证

地壳运动是一个极其复杂的无秩序现象,通过对地壳运动的研究很难对地震作出预测。为了准确地预测未来地震次数,利用统计学原理是一个很好的选择。RI(Relative-Intensity)方法是从统计学角度构造地震预测模型,对历史发生地震数据进行学习,预测未来将要发生的给定震级范围内的地震次数。RI方法基于这样一个假设:相同区域未来将要发生地震的相对强度和过去发生的地震相近。它将地震模型分为若干个等大的网格,并以网格为基本单位进行统计、计算,最后得到每个网格的地震预测值,对目标区域内所有网格的预测值进行累加就可以得到目标区域的预测值。RI方法在中国华北地区回顾性预测中表现出较好的性能和准确性。

项目投资决策风险分析方法研究——一种基于现金流量的边际分析方法

传统的投资项目评价理论中,对项目现金流量的评估和分析未能揭示现金流量构成在结构上的特征,因而难以刻划出项目投资决策的系统性风险所在。运用边际分析的方法,将现金流量的结构特征体现出来,可以更加突现对项目投资决策性风险的识别和化解方法。本文基于现金流量机构变化分析的这种研究方法构建了从决策风险到决策后果——现金流量系统的一种新的分析理论,我们可称之为“RiskofInvestment-CashFlow(RI—CF)理论”。作为一种新的尝试,这种分析方式也可以被运用到其他更多对象上去。