检索结果-内蒙古大学图书馆

江西师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期48卷 269-275页

作者：刘梦瑶肖翔上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

为了及时发现金融保险账户被盗的风险,该文构建了零膨胀威布尔分布模型,通过客观贝叶斯分析推导出参数的Jeffreys先验和reference先验,并设计出相应的抽样机制.设置不同的样本容量和参数真值,对参数估计进行数值仿真,实现了较好的估计效果.

关键词：零膨胀威布尔分布客观贝叶斯分析 reference先验

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正则稀疏化的多因子量化选股策略

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计算机工程与应用 2021年第1期57卷 110-117页

作者：舒时克李路上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网(LR-Elastic Net)中的L1惩罚项替换为SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和MCP(Minimax Concave Penalty)惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。

关键词：弹性网(Elastic Net) SCAD MCP ADMM算法逻辑回归多因子选股

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模李代数非限制表示中的倾斜模

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华东师范大学学报（自然科学版） 2021年第3期 17-22,46页

作者：李宜阳上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

令G为素特征p的代数闭域k上连通的简约代数群.李代数g=Lie(G),U_(χ)(g)是g的约化包络代数.在p-特征χ具有标准Levi型时,证明了一个U_(χ)(g)-模Q是倾斜模的充分必要条件是Q是投射模.

关键词：倾斜模标准Levi型投射模非限制表示

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上截断几何混合分布估计方法研究

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应用概率统计 2021年第5期37卷 495-506页

作者：庄唯上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

几何模型是实际生活中被广泛应用的离散型概率模型,而上截断几何模型在实际生活中也有着重要的应用.本文将对上截断几何混合模型的参数及非参数方法进行系统阐述.利用高斯分布、贝塔分布和伽马分布提出了未知参数的最大条件似然估计,并... 详细信息

几何模型是实际生活中被广泛应用的离散型概率模型,而上截断几何模型在实际生活中也有着重要的应用.本文将对上截断几何混合模型的参数及非参数方法进行系统阐述.利用高斯分布、贝塔分布和伽马分布提出了未知参数的最大条件似然估计,并结合数值模拟和实例说明上截断几何模型的应用.

关键词：混合模型几何分布上截断分布

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基于机器学习偏差校正的GARCH波动率模型预测

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计算机应用与软件 2023年第8期40卷 98-103页

作者：许敏盛静文袁欣上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

科创板是独立于现有主板市场的新设板块。以科创板的设立为分界点,针对GARCH波动率模型存在预测偏差的问题,分别利用机器学习算法中的BP、SVR、RF及XGBoost对三种不同分布下的GARCH模型的预测偏差进行校正,构建基于机器学习偏差校正的GA... 详细信息

科创板是独立于现有主板市场的新设板块。以科创板的设立为分界点,针对GARCH波动率模型存在预测偏差的问题,分别利用机器学习算法中的BP、SVR、RF及XGBoost对三种不同分布下的GARCH模型的预测偏差进行校正,构建基于机器学习偏差校正的GARCH波动率预测模型,以期降低模型的估计误差从而获得更精确的波动率估计。实证结果表明,科创板的设立对股票市场的波动性具有一定的抑制作用,该模型能显著提高GARCH模型的预测精度。在众多机器学习算法中,以XGBoost算法的偏差校正效果为最优。

关键词： GARCH模型机器学习偏差波动率

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基于gcForest的多因子量化选股策略

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计算机工程与应用 2020年第15期56卷 86-91页

作者：王伦李路上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

为了获取股票市场更高的超额收益,提高股票涨跌预测准确率,将gcForest(深度森林)算法引入了股票投资市场,建立基于gcForest多因子量化投资策略,每月月末在沪深300成分股中买入gcForest算法预测上涨的前30支股票,并进行回测。研究结果表... 详细信息

为了获取股票市场更高的超额收益,提高股票涨跌预测准确率,将gcForest(深度森林)算法引入了股票投资市场,建立基于gcForest多因子量化投资策略,每月月末在沪深300成分股中买入gcForest算法预测上涨的前30支股票,并进行回测。研究结果表明,gcForest算法的年化收益率为29.2%,远超基准年化收益率15.0%,并且获得了15.8%的超额收益。同时还将gcForest算法同随机森林和支持向量机算法进行了比较,从各项技术指标综合分析来看,gcForest算法在股市行情平稳和上涨时期都较其他算法有着明显的优势。

关键词：多因子选股多粒度扫描 gcForest算法

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不平衡数据中基于权重的边界混合采样

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计算机工程与设计 2022年第5期43卷 1265-1272页

作者：姜新盈江开忠严涛王舒梵上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对单一的不平衡数据分类算法合成样本质量不佳、未考虑类内样本分布等局限性,提出一种不平衡数据中基于权重的边界混合采样(boundary mixed sampling based on weight selection in imbalanced data,BWBMS)。剔除噪声样本并引入边界... 详细信息

针对单一的不平衡数据分类算法合成样本质量不佳、未考虑类内样本分布等局限性,提出一种不平衡数据中基于权重的边界混合采样(boundary mixed sampling based on weight selection in imbalanced data,BWBMS)。剔除噪声样本并引入边界因子概念,把原样本空间分成边界集和非边界集;考虑类内样本分布,对于边界集中每个少数类样本赋予支持度权重和密度权重并增加采样比重将其划分为两类,对两类样本子集采用不同的过采样算法和过采样倍率;考虑不同区域样本重要性的不同,根据多数类样本距离其最近的k个异类近邻的平均距离来删减部分非边界集多数类样本点。实验结果表明,结合SVM分类器的BWBMS算法在不同数据集上的性能指标得到了提升,验证了其有效性。

关键词：不平衡数据分类权重边界因子混合采样

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高介电性能聚合物基复合材料研究进展

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化工新型材料 2022年第4期50卷 25-30页

作者：肖伟季鑫上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

为了顺应轻量化和微型电子设备的发展趋势,开发具有高能量存储密度的介电材料在科学界和工业界具有重要意义。近年来,高介电性能的复合材料因在电子电气工程领域中的广泛应用而备受关注。介电材料是能量存储设备的关键组件,具有重要的... 详细信息

为了顺应轻量化和微型电子设备的发展趋势,开发具有高能量存储密度的介电材料在科学界和工业界具有重要意义。近年来,高介电性能的复合材料因在电子电气工程领域中的广泛应用而备受关注。介电材料是能量存储设备的关键组件,具有重要的应用前景。总结了近年来介电复合材料的研究进展,并重点分析了陶瓷、金属粒子和碳材料对复合材料的介电常数和损耗因子的影响。同时,从填料的种类、形貌和结构特征及界面性能等方面分析了填料对复合材料的介电性能影响。最后对介电复合材料目前存在的一些问题进行总结,并对介电复合材料的应用进行了展望。

关键词：介电常数损耗因子聚合物复合材料改性处理

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基于损失函数的代价敏感集成算法

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计算机应用 2020年第S02期40卷 60-65页

作者：陈白强盛静文江开忠上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

大数据背景下,现实生活中存在大量的非平衡数据,不同类别样本数量不平衡,而且在个体错分成本或错分损失上也不平衡。对于数量上的不平衡,已有许多成功的算法,典型的方法是在学习的过程中动态地改变样本个体的权重;但是针对错分成本的算... 详细信息

大数据背景下,现实生活中存在大量的非平衡数据,不同类别样本数量不平衡,而且在个体错分成本或错分损失上也不平衡。对于数量上的不平衡,已有许多成功的算法,典型的方法是在学习的过程中动态地改变样本个体的权重;但是针对错分成本的算法很少,原因之一是这种损失在实际问题中很难获得。对于数据集中每一个个体都潜在地存在可能给机构带来的错分损失,提出一个基于投影距离的错分损失期望的函数,并将这个函数用于数据分类集成算法中。分类集成算法的迭代过程中,弱分类器的选择原则是使得正确分类个体的权重之和与损失期望之和的加权和取最大值的弱分类器。在UCI数据集上的实验结果表明,在保持传统集成算法分类性能的基础上,所提算法能较好地提高少数类的分类性能。

关键词：数据不平衡向量投影损失期望集成算法损失召回率

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基于改进的MRMR算法和代价敏感分类的财务预警研究

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统计与信息论坛 2020年第3期35卷 77-85页

作者：罗康洋王国强上海工程技术大学管理学院上海201620 上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对上市公司财务预警数据呈现出的高维和不平衡的双重特性,基于改进的MRMR算法和代价敏感分类构建财务预警模型并进行实证分析。首先,为了克服财务预警数据的不平衡性对特征选择和分类的不利影响,使用组合采样技术SMOTE+ENN进行数据平... 详细信息

针对上市公司财务预警数据呈现出的高维和不平衡的双重特性,基于改进的MRMR算法和代价敏感分类构建财务预警模型并进行实证分析。首先,为了克服财务预警数据的不平衡性对特征选择和分类的不利影响,使用组合采样技术SMOTE+ENN进行数据平衡化处理。其次,利用绝对值余弦度量构建改进的MRMR算法并进行特征选择。最后,将支持向量机、L2-逻辑回归和CART决策树及其对应代价敏感模型作为比较模型进行财务预警研究。通过大量实证分析显示,SMOTE+ENN的引入有效提升了ST公司样本及其对应特征的重要性。在不影响财务预警模型总体分类性能的前提下,改进的MRMR算法可以得到更为简洁的预测特征集,且组合模型MRMR_FDAQ+CSSVM的预测结果最优,因此建议优先将该模型应用于上市公司财务危机的预测。

关键词：高维数据不平衡数据集财务预警 MRMR算法代价敏感分类模型

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