多指标面板数据的聚类分析及其应用

多指标面板数据的多元统计分析在国内研究中尚属空白.本文分析了面板数据的数据格式和数字特征,根据聚类分析原理,重新构造了多指标面板数据的距离函数和离差平方和函数,在此基础上,说明了多指标面板数据的聚类分析过程.最后对我国各地区工业企业生产效率进行了聚类实证分析,显示了良好的效果。     

产品订单分析与需求预测

需求预测是企业供应链管理的基础,高效、准确的需求预测有助于采购计划和生产计划制定,减少业务波动影响.某企业相关数据具有时序性、非线性、时间跨度大等特性.对数据预处理后,进行特征工程处理,使用MMIFS算法来量化各个特征与订单需求量间相关性.使用CRU模型、 DeepAR模型和Prophet模型来针对不同时间粒度需求量建模,以时间滚动交叉检验RMSE作为模型评估标准.不规则时间序列数据,不同时间粒度趋势、波动、突变不同,适用于不同模型.交叉检验评估验证了模型有效性,表明本文方法能够有效运用于其他不规则时序需求预测问题.     

函数型数据回归分析综述

随着计算机储存能力和在线观测技术的提高,当今数据越来越多的以曲线和图像的形式存在.曲线和图像数据两个最显著的特征是高维和相邻数据间高度相关.这些特征使得传统的多元统计分析方法不再适合,而函数型数据在处理曲线和图像数据中具有无可比拟的优势.近年来各种各样的函数型数据分析方法得以发展,其中包括数据的对齐、主成分分析、回归、分类、聚类等.本文主要介绍函数型数据回归分析研究的起源、发展及最新进展.具体地,本文首先介绍函数型数据的概念;其次介绍函数型主成分分析方法;再次着重介绍函数型回归模型的估计、变量选择和检验方法;最后将简要探讨函数型数据未来的可能发展方向.     

基于EBT模型的一种新的变量选择方法及应用

EBT(Energy Bagging Tree)模型是基于能量距离的多元bagging,模型中的不纯度函数采用广义基尼均值差,分裂函数是样本落入分裂的两个子节点的概率和能量距离的乘积.新的变量选择方法基于EBT模型中分裂变量的频率,通过变量重要性的计算,为变量选择提供了依据.模拟分析显示,新方法和已有的多元随机森林算法在变量重要性排序的比较中具有优势.在建筑行业的混凝土实际数据上的表现进一步评估了新方法的性能.     

城市地下物流系统网络构建研究与分析

以南京仙林地区交通现状为背景,基于数据分析,研究了地下物流网络在该地的构建方法,建立了地下物流节点选择模型、完成了地下物流通道设计、优化了地下物流网络系统、讨论了建设时序与动态优化的方法.以建设总成本最低为目标,讨论了影响目标函数的状态变量,分别采用粒子群算法和遗传算法求解该多约束优化问题;利用Dijkstra-GA-ACO算法对目标函数进行计算,得出了南京市仙林地区的地下物流网络通道数量及连接方式;针对地下物流系统进行风险评估,提出多种提高系统可靠性的方式;应用累计前景理论与灰色关联分析等方法,得到了地下物流网络线路建设时序的决策模型.     

基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择方法

模糊粗糙集作为处理不确定性信息的有效工具，已广泛应用于特征选择中。然而当数据分布密度差别较大时，传统模糊粗糙近似不能有效度量样本的隶属度，且大多特征评价函数仅从代数或信息单一视角构造。针对以上问题，提出了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择方法。首先，为克服传统模糊粗糙近似对数据分布敏感的缺陷，引入相对距离计算模糊相似关系，同时考虑模糊邻域粒度结构，提出了模糊邻域相对依赖度，从代数观度量数据的不确定性。然后，基于相对粒度结构提出了模糊邻域相对互信息，并与模糊邻域相对依赖度结合构造出一种新的特征评价函数——模糊邻域相对依赖互信息，将代数观和信息观结合进行特征评价。最后，设计了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择算法(FNRDI)。通过与其他算法在9个公共数据集上进行实验对比分析，结果表明所提算法可有效消除冗余特征且提高数据的分类精度。     

基于特征选择和梯度提升算法的高光谱遥感地物识别

高光谱遥感数据波段数目较多,且波段之间的相关性高,影响到敏感波段在地物识别中的作用,并造成大量冗余计算,降低时效.提出了一种随机森林结合递归特征消除的敏感特征选择方案,以提高高光谱遥感地物识别的精度与效率.通过RF-RFE特征选择方法得到最优特征组合,并运用LightGBM和XGBoost等提升算法来提高分类精度.在江苏省常州的茶树数据集上进行分类实验时,在原始数据上的分类精度达到了94.27%和94.45%;在特征选择出的最优特征子集上进行实验时,分类精度达到了94.40%和94.36%.实验结果表明,该方案的分类精度要优于决策树和朴素贝叶斯等传统分类算法,同时大幅减少了运算量,取得了较好的识别效果,具有一定的推广和应用价值.     

专利保护下快递包装回收再制造模式分析

针对专利保护下快递包装回收再制造模式选择问题进行研究.首先,分别构建了快递包装生产商"自收自造"、"他收自造"及"他收合造"三种模式,运用逆向归纳法进行求解,得到了三种模式下的最优决策、最优利润以及再制造成本节约是闭环供应链各方进行再制造的主要驱动力;其次,在联合回收模式下,基于消费者对回收价格敏感程度不同,讨论物流服务商和再制造商回收价格的高低,并将三种模型的回收量进行比较,给出快递包装生产商选择最优回收量的建议;再次,基于消费者对回收价格敏感程度和无偿回收量,得出快递包装生产商选择最优回收模式的范围;最后,通过模拟仿真,验证了结论的正确性.研究结果对快递包装生产企业具有实际指导意义.     

判别分析参量的优化选择及其应用

针对复杂地球物理数据集合,应用判别分析技术构建不同集合体识别函数时,需要优选出能敏感反映各类集合体特征的测量参量.声波、电阻率、自然伽马等地球物理测井项目对于岩层中的油、水性质反映能力各不相同,以卫星油田葡萄花油藏的20个油层、10个油水同层、15个水层为研究对象,依据构建集合内参量均匀度参数及集合间距离参数,优选出识别3类岩层的敏感测量项目,并依据这些参量建立贝叶斯判别函数,相对于所有测量参量均参与计算的情况,方法识别精度提高了9.7%.     

基于自适应权重的函数型数据聚类方法研究

基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数据分类问题下的灵活性和普遍适用性。     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.