对不平衡类分类的一种组合方法

具有不平衡类分布的数据集在许多实际应用中是很常见的,但由于类分布不平衡,给那些已有的分类算法带来了很多问题。一种为处理不平衡类问题而开发的基于决策树和人工神经网络的有效组合方法被讨论。它基于数据抽样的方法构建组合分类器,并利用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)作为评价挖掘性能的分析工具,最后在PAKDD2007竞赛活动提供的实际数据上进行了有效性验证。     

增长曲线模型回归系数的压缩最小二乘估计

本文采用压缩最小二乘估计Ｂ∧（ｍ）来估计设计阵呈病态时的增长曲线模型回归系数阵Ｂ．通过ｍ值的选取，可使β＾（ｍ）＝Ｖｅｃ（Ｂ∧（ｍ））的均方误差小于β＝Ｖｅｃ（Ｂ）的ＬＳＥβ∧的均方误差．证明了β∧（ｍ）具有可容许性、抗干扰性和有效性，并给出了实际应用中选取ｍ值的方法．     

周期结构三维ADI-FDTD算法的UPML边界条件

为实现交变隐式时域有限差分法在周期结构电磁散射特性分析中应用,基于常规FDTD(finite-difference time-domain)中的UPML(uriaxial perfectly matched layer)吸收边界条件,导出了适用于周期结构三维ADI(alternating-direction impli...     

AUCBoost算法处理不平衡分类问题

在现实生活中很多应用都包含了对不平衡数据集的分类.由于不平衡数据集中多数类与稀有类的数量相差较大,所以大多数分类算法都不能够很好地对稀有类样本进行分类,而通常稀有类才是我们首要关心的,这就给不平衡数据的分类提出了挑战,为了更好地处理不平衡数据集的分类问题,本文提出了一种以基分类器的ROC曲线下面积(AUC面积)为分类权重的AUCBoost分类算法.     

随机变量的分布函数及其计算

在统计中,经常遇到一个随机变量的矩容易求出而该随机变量的分布函数难以得到的问题。现以傅氏级数为基础,运用契贝谢夫多项式,给出了用随机变量的矩求其分布函数的表达式。虽然这种表达式以级数的形式给出,但它便于用计算机进行处理与计算。     

聚集数据的线性模型参数估计的加权相对效率

就聚集数据的线性模型参数估计的相对效率，作者提出一种新的定义──加权相对效率，并给出其上、下界．同时还讨论了加权相对效率与文献［２］中相对效率的关系．     

低频宽脉冲电场作用下钢筋笼结构的时域峰值屏蔽效能

针对低频宽脉冲电场的高能量电磁环境，研究了防护工程中钢筋笼结构的时域耦合响应和峰值屏蔽效能规律，为地面核爆辐射区域敏感电子设备的正常运行提供有效参考。采用多组不同上升沿的宽脉冲模拟激励源，结合频域矩量法和Fourier逆变换，给出了有效且计算耗时较短的宽脉冲时域耦合计算方案，并对10种不同结构的钢筋笼在不同脉冲辐射下的瞬态耦合响应进行了计算。分析了时域峰值屏蔽效能的规律，并给出了实验测量结果进行验证，为难以开展的钢筋笼屏蔽实验提供了有效和简单的计算方案，同时，给出了部分钢筋笼的电场时域峰值屏蔽效能。结果表明，相比增加钢筋直径和钢筋笼大小，增加钢筋笼的层数和减小钢筋网孔的尺寸可以更加有效地防止低频宽脉冲电场耦合进入钢筋笼内部；另外，钢筋笼内部的时域响应较为均匀，达到了区域性的有效电场电磁防护。