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基于CiteSpace的语义网国外研究热点与前沿分析被引量：7: 2014年; 对ISI Web of Knowledge数据库收录的语义网研究论文进行定量及定性分析,利用知识图谱软件CiteSpace绘制出语义网研究的关键论文、关键词以及突变词的知识图谱,分析语义网研究在各国家/地区以及学科领域的分布情况,总结该领域的研究热点,展望未来研究趋势。; 周晓剑; 关键词：语义网知识图谱 CITESPACE

考虑梯度信息的ε-支持向量回归机被引量：4: 2014年; 传统的ε-支持向量回归机(ε-support vector regression,ε-SVR)只是根据样本点处的响应值来构建模型,并没考虑样本点处的梯度信息.如果样本点处的梯度信息容易获得或者获得的成本并不高,那就应该将梯度信息应用到模型的构建中.已有的基于梯度信息的ε-支持向量回归机模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将梯度信息插入到泰勒展开式中;本研究另辟蹊径,并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将梯度信息作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为简捷直观,并据此得到一种新的基于梯度信息的ε-支持向量回归机(Gradient-enhancedε-support vector regression,GESVR)模型.所提模型通过了常用分析函数及精算领域中的生命表数据的验证,实验表明,与传统的ε-SVR相比,考虑梯度信息的GESVR模型显著地提高了其预测精度.; 周晓剑; 关键词：元模型梯度信息

组合元建模及其在RPD中应用的研究综述: 2013年; 稳健参数设计(robust parameter design,RPD)是提高产品质量的有效方法。在指出稳健参数设计中元建模存在不确定性的基础上,系统地分析了单个元模型的劣势及组合元模型的优势,并据此总结了各种组合元模型的构建方法,综述了基于元模型的RPD的相关进展。在此基础上提出了将组合元建模的思想应用于RPD的研究策略,并指出将基于组合元模型的稳健参数设计的方法应用于供应链管理及工业配方设计是今后值得进一步探索的研究方向。; 周晓剑; 关键词：元模型

基于机器学习的寿险精算生命表函数估计被引量：1: 2014年; 传统的分数年龄假设(fractional age assumption,FAA)形式简单且计算容易,但它们却存在死力函数在整数年龄处有较大跳跃的缺点,并且无法保证能精确地捕捉到生存函数的真实趋势。最小二乘支持向量回归机(least square support vector regression,LSSVR)作为机器学习领域的一项经典技术被广泛应用于对统计数据的回归与分析中。从机器学习的新视角来研究寿险精算理论中的生命表数据,对生存函数数据进行回归,并用成功拟合的生存函数构建死力函数及平均余命函数。LSSVR模型对生存函数拟合的有效性通过Makeham函数来进行验证,并与经典的三个FAA模型进行比较,实验表明,LSSVR模型的回归能力远高于经典的FAA模型。; 冯颖周晓剑; 关键词：最小二乘支持向量回归机生命表

基于一阶/二阶导数的最小二乘支持向量回归机: 2015年; 已有的基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(LSSVR)模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将一阶导数插入到泰勒展开式中,实质上是通过泰勒展开增加训练样本的个数,而且也没考虑样本点处的二阶导数;本文并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将一阶/二阶导数作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为有效,并据此得到一种新的基于一阶/二阶导数的最小二乘支持向量回归机(first/second derivative LSSVR,F/SD-LSSVR)模型。所提模型通过了分析函数的验证,实验表明,与传统的LSSVR模型以及基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(first derivative LSSVR,FD-LSSVR)模型相比,考虑一阶/二阶导数的F/SD-LSSVR模型显著地提高了其预测精度。; 周晓剑蒋婷; 关键词：最小二乘支持向量回归机一阶导数二阶导数

基于径向基函数的分数年龄假设被引量：4: 2016年; 人寿保险中的生命表通常只给出生存函数在整数年龄上的分布情况。当需要对非整数年龄上的生存函数进行计算时就必须做适当的分数年龄假设(FAA)。传统的FAA有简单易计算的优点,但它们却无法保证能精确地捕捉到生存函数的真实趋势,并且会导致死力函数不符合常理。FAA本质上是对整数年龄数据进行插值。径向基函数(RBF)模型作为一种有效的插值技术被广泛地应用于计算机试验设计与分析中。文章将其引入到寿险精算理论中,对生存函数进行插值,并用成功拟合的生存函数构建死力函数及平均余命函数。RBF模型的有效性通过了Makeham函数来进行验证,实验表明,RBF模型的插值能力远远高于经典的FAA模型。; 周晓剑; 关键词：生命表插值

基于递归预测方差倒数的元模型组合构建被引量：2: 2015年; 元模型常用于替代计算代价高昂的工程模拟。常用的做法是基于一组数据来构建一系列的元模型,然后再在众多的元模型中选择出拟合精度最高的一个作为复杂的、高精度的模型的一个近似。但是,由于元模型的选择依赖于所获得的样本集,即不同的样本集可能选择到的是不同的元模型,这就增大了使用一个并不合适的模型的概率,而组合建模技术正是弥补这一不足的有效途径。此外,在复杂产品(或复杂系统)的设计当中,由于其具有单件小批量的特征,要获得大量的样本有时成本是高昂的甚至是难以实现的。因此,在不牺牲设计精度的前提下,通过组合建模的方法来减少采样的数量将是一个较为合理的选择。Zerpa等提出了基于预测方差倒数来确定组合权系数的组合建模方法。在其启发下,通过引入递归的思想,提出了递归预测方差倒数的组合建模方法。该方法以组合模型预测平方和达到理想的精度为停机准则,提出的递归思想比通过单次确定权系数来建模能达到更为理想的预测精度。算法通过5个测试函数和1个实际中的例子进行验证,并采用了均方根误差进行评判。结果表明,基于递归预测方差倒数的组合模型比单个的元模型在预测精度上有较大的改善,并且胜过基于现有的组合技术所得到的组合模型。; 周晓剑; 关键词：元模型

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江苏省教育厅哲学社会科学基金(2013SJB6300072)

文献类型

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机构

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