高维统计特征融合的维吾尔文脱机手写签名识别

签名识别作为一种身份认证方法,在现代社会的各行业各领域中普遍使用,并且发挥了重要的作用。主要针对使用单一低维签名特征进行签名识别准确率不够高的问题,提出了一种基于高维统计特征的维吾尔文手写签名识别方法。首先根据特征提取的需求,对每幅签名图像进行平滑处理、二值化、归一化和细化等预处理操作;然后提取每一幅签名的128维局部中心点特征和112维ETDT特征,将得到的两种特征组合形成新的高维特征;最后分别利用距离度量和相似性度量算法进行训练和识别。实验结果显示该算法比以前算法提取的识别结果更好,有效地提高了维吾尔文手写签名的识别率。

结合相似性测度与随机森林的个人信用评估模型

针对客户信用数据款项维度多、数量大、复杂性等问题,提出了一种基于相似性度量的多视角决策融合个人信用评估方法。该方法创新点在于能够细致地考虑不同信用数据的几何形状,多角度划分数据,并进行相似性匹配,此外充分运用随机森林能够进行特征提取的自洽性使得模型的准确性与稳健性同步得到了提高。在UCI数据集上的实验结果表明:3种距离测度在进行特征提取与异常值去除后,性能均得到了大幅提升,且识别率的波动区间相对于数据预处理前显著缩小,展现了优化后的模型具有更强的稳健性;融合3种测度的决策可以多角度地综合信用信息,使得识别性能较单一测度显著优化,且与其他经典组合方法比较性能更佳;将随机森林与距离测度相组合应用于个人信用评估领域为个人信用评估方法的多样性增添了新的经验。

基于统计分布信息的上市公司随机缺失数据的KNN插补

数据缺失会为上市公司财务状况分析带来挑战。上市公司财务数据是兼具横截面和时间两个维度的面板数据,包含更多的统计分布信息。本文分别从多项式流形、参数假设检验、信息量3个视角,提出基于Cosine距离、HotellingT^(2)统计量、Jensen-Shannon散度的3种KNN插补法,并对2021年第3季度至2022年第一季度的财务数据随机缺失状态下的插补性能进行验证。结果表明,缺失率较低时,Cosine距离的插补性能最优;缺失率较高时,HotellingT^(2)度量的插补性能最好。