国家自然科学基金(61065003)
- 作品数：16 被引量：41H指数：4
- 相关作者：刘遵雄张恒黄志强郑淑娟秦宾更多>>
- 相关机构：华东交通大学江西财经大学西安财经学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电子电信社会学更多>>
- 基于内点法的稀疏逻辑回归财务预警模型被引量：4
- 2013年
- 逻辑回归已广泛应用于财务危机建模,但是一定程度存在过拟合问题。为了避免建模出现上述问题,提出了基于L1正则化逻辑回归的财务预警模型。该模型是一种稀疏模型,能同时实现变量选择和参数估计,具有较强的鲁棒性。同时,针对L1正则化逻辑回归问题的求解,提出了一种高效的基于内点法的求解算法。结合沪深股市A股制造业上市公司进行实证分析,分析结果表明,L1正则化逻辑回归模型在预报精度、经济解释性等方面明显优于其他逻辑回归模型,并且提出的内点法与其它求解算法相比具有一定的优越性。
- 刘遵雄黄志强郑淑娟张恒
- 关键词：逻辑回归过拟合L1正则化财务预警内点法
- 基于改进遗传算法的医学图片颜色迁移及重构
- 2013年
- 为了得到有效和符合真实人体器官组织的彩色仿真图片,通过灰色MRI切片和真彩图像的亮度及纹理的适应度的搜索取优而实现灰度MRI切片的颜色迁移。着重研究将改进遗传算法与点邻域亮度纹理分布和局部颜色结构分布相结合,并应用于Welsh图像彩色化算法和比较,探索用于遗传算法的种群选择、交叉和变异、编码方式和码值渐变自适应等调整技术和方法。将点邻域分布和彩色局部分布的彩色特征通过穷举法、随机法和遗传算法进行最优彩色点搜索分析比较。最后得到的彩色化的MRI切片的三维重构模型能多层次清晰地反映器官组织的分布和构造。
- 蒋先刚丘赟立熊娟
- 关键词：改进遗传算法适应度函数
- 彩色图像的数字水印系统设计被引量：1
- 2011年
- 针对数字产品的版权保护问题,利用二维离散整数小波变换的快速性,结合人类视觉系统特性,开发了一种基于彩色图像新的、简单的、鲁棒性盲水印嵌入系统。系统可以将水印信息嵌入到不同整数小波分解级数下的彩色载体图像中去,具有嵌入速度快、安全性高的特点。首先将彩色载体图像由RGB彩色空间转换到YUV空间,再对Y分量进行多级整数小波分解,然后分别将有意义的二值图像和字符串作为水印嵌入到不同级数小波分解后的低频域(LLn)。算法选择了合适的水印嵌入位置,实验结果证明:系统使图像的不可见性好,所嵌入的水印对一般的图像处理攻击,如噪声、滤波、旋转、压缩等有较强的鲁棒性,系统实用性较强。
- 石红芹吕方亮刘遵雄
- 关键词：整数小波变换二值图像彩色空间转换
- 去噪空间上的多核学习
- 2012年
- 回顾了一种多核学习(multiple kernel learning,MKL)方法——lp范数约束的多核Fisher判别分析(lpregu-larized multiple kernel Fisher discriminant analysis,MK-FDA),研究了固定范数和p范数下MKL的性能对比,并针对原始特征空间必然存在噪点的现象,对在特征空间去噪之后的MKL方法的效果进行了探索。在VOC 2007数据集上的实验结果表明,lpMK-FDA无论使用原始核函数或者去噪后核函数的性能都超越了固定范数约束下的对比方法;特征空间的去噪处理能提高单核FDA方法和lpMK-FDA方法的性能;训练得到的核函数的权重与去噪空间中保留的特征数量存在一种正相关性。
- 王鹏鸣钟茂生刘遵雄
- 关键词：核方法多核学习核PCA
- SCAD惩罚逻辑回归的财务预警模型被引量：7
- 2012年
- 作为一种有监督学习算法,逻辑回归(Logistic Regression,LR)已广泛应用于财务危机建模分析,但其潜在地存在过拟合问题。鉴此,提出一种基于平滑削边绝对偏离(Smoothly Clipped Absolute Deviation,SCAD)惩罚逻辑回归的财务预警模型。该模型不仅能很好地解决模型过拟合问题,而且还可以同时实现变量选择和模型系数估计,并提高了模型的解释性。结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,同时对比一般的L1正则化和L2正则化逻辑回归模型的预警效果进行实证分析,实验结果表明:SCAD惩罚逻辑回归模型具有较好的分类效果和较强的经济解释能力。
- 刘遵雄黄志强孙清张恒
- 关键词：财务预警
- 上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型被引量：7
- 2011年
- 基于统计学习理论的正则化技术构建L1(一范数约束惩罚)正则化的逻辑回归(Logistic Regression)模型,同比建立了logistic回归模型和L2(二范数约束惩罚)正则化的logistic回归模型,结合沪深股市ST公司和正常公司的T-3年和T-2年财务数据进行仿真实验用于上市公司财务预警实证分析。实验结果表明L1正则化的logistic回归模型的有效性,并且在保证模型预测精度的同时提高模型了解释性。
- 张恒秦宾许金凤
- 关键词：财务预警L1正则化逻辑回归
- L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用被引量：11
- 2012年
- 线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域,如公司财务预警,引入L1范数惩罚技术的模型在估计模型系数的同时能实现变量选择的功能.本文将L1范数正则化Logistic回归模型用于上市公司财务危机预报,结合沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据开展实证研究,对比Logistic回归和L2正则化Logistic回归模型进行对比分析.实验结果表明L1正则化Logistic回归模型的有效性,其在保证模型预测精度的同时提高模型的解释性.
- 刘遵雄郑淑娟秦宾张恒
- 关键词：财务预警正则化技术逻辑回归
- 上市公司财务预警的T逻辑回归模型
- 2015年
- 针对经典的逻辑回归模型易受到样本类别噪声干扰的问题,采用T逻辑回归算法中的非凸损失函数以弥补这一不足。对T逻辑回归模型及求解算法进行了分析,建立T逻辑回归财务预警模型,并结合沪深上市公司财务数据开展实证分析,结果表明T逻辑回归模型具有较好的分类效果和鲁棒性。
- 徐征刘遵雄
- 关键词：财务危机预警正则化技术过拟合
- 用于稀疏系统辨识的改进惩罚LMS算法研究被引量：1
- 2013年
- 基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e与误差信号e之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。
- 万涛刘遵雄王树成
- 关键词：自适应滤波器最小均方算法压缩传感稀疏信道L1范数
- 基于图正则化MNMF的中文垃圾邮件过滤
- 2013年
- 利用向量空间模型表示的文本邮件数据具有高维性,不利于邮件过滤模型的建立,需要对数据进行降维处理。最大间隔Semi-NMF(max-margin semi-nonnegative matrix factorization,MNMF)能够同时实现维数约减和邮件分类,而图正则化NMF能保持数据空间的几何结构。基于以上两种NMF改进模型,提出了图正则化MNMF(graph regularized MNMF,GMNMF)算法,并设计了一个迭代的求解算法。将GMNMF算法及其他相关算法用于中文垃圾邮件过滤实验,结果表明GMNMF算法构建的过滤模型要优于其他较好的算法构建的过滤模型。
- 刘遵雄黄志强郑淑娟石菲
- 关键词：向量空间模型维数约减中文垃圾邮件过滤
