乔龙
- 作品数：9 被引量：97H指数：4
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- 相关领域：经济管理理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于群智能算法的投影寻踪分类建模软件及实现
- 本发明属于计算机应用技术领域，提供了基于群智能算法的投影寻踪分类建模软件及实现，包括：样本数据模块，归一化方法模块，PPC建模模块，全局最优解模块；样本数据归一化预处理，建立PPC模型的目标函数；对PPC模型的目标函数进...
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- 文献传递
- 城市金融中心的投影寻踪评价模型与实证研究被引量：2
- 2015年
- 本文根据我国19个城市2006~2010年样本数据,建立了城市金融中心综合评价的投影寻踪模型,对19个城市的金融中心水平和各个评价指标的重要性进行排序和分类研究。根据模型的分析结果,讨论了不同区域城市的区位优势、经济实力和金融实力,提出了提高金融中心水平的措施和建议。
- 乔龙楼文高
- 关键词：投影寻踪综合评价实证研究
- 投影寻踪分类建模理论的新探索与实证研究被引量：42
- 2015年
- 从理论上分析了正确的投影向量系数(权重)约束条件是∑_(j=1)~2a_j^2=1和1≥0_j≥-1;从理论和实证两个视角证实采用约束条件∑_(j=1)~p a_j^2=1和1≥a_j≥0时逆向指标或对正向指标采用了错误的归一化方式时的权重必定等于"0"。采用正确的约束条件,针对同一密度窗宽R值,实证分析发现和从理论上证明了在投影寻踪分类(PPC)建模中改变指标归一化方式前后,权重是互为相反数的重要特性等三个定理和二个推理,改变指标归一化方式不影响任意两样本投影值之间的距离和投影指标函数值。提出了正确使用PPC进行建模的基本原则和步骤、判定指标属性(正向指标或者逆向指标)的准则等,实现了投影寻踪探索性研究和验证性分析的有机统一。
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- 投影寻踪分类模型建模中存在的问题及其改进被引量：3
- 2014年
- 投影寻踪分类(PPC)模型的约束条件是∑p j=1a2j=1并且1≥aj≥-1。针对相同的密度窗宽R值,改变指标归一化方式前后PPC建模具有投影向量系数(权重)互为相反数和目标函数值保持不变等特性,据此提出建立正确的PPC模型的基本原则和步骤等,确保PPC建模得到真正的全局最优解和可靠结果,并进行实证建模研究。
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- 关键词：全局最优解
- 基于投影寻踪的商务酒店微观选址研究被引量：1
- 2013年
- 商务酒店微观选址属于多指标综合评价问题,各指标在性质和重要性方面均存在明显差异。本文用投影寻踪(Projection Pursuit Clustering,PPC)技术建立商务酒店微观选址综合评价模型,该模型通过优化投影向量系数,将影响酒店微观选址的多维指标转化为综合反映各指标信息的一维综合投影值,并依据该投影值的大小对酒店位置的优劣进行客观评价和排序;同时,根据各评价指标投影向量系数的大小和是否大于0,可以判定评价指标的性质、重要性及其进行排序。实例研究表明,PPC建模过程简单,对样本数量的要求不高,可避免人为因素的干扰,模型的稳健性好,为商务酒店微观选址的非线性决策问题提供了一种新的研究方法。
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- 关键词：商务酒店投影寻踪
- 多智能体遗传算法投影寻踪建模与实证研究被引量：13
- 2013年
- 采用多智能体遗传算法(MGA)进行投影寻踪聚类(PPC)建模,对投影向量约束条件采用两种不改变迭代进化过程的归一化处理方法,经三种不同类型的数据分别进行建模,得到了相同的建模结果,有效地解决了求解最佳投影向量的最优化问题。对评价指标数据采用极大化或极小化(不同的归一化)处理方式,得到的投影向量系数互为相反数,同一样本的投影值之间只相差一个常数,说明PPC建模技术既可用于探索性研究,也可用于验证性分析。PPC技术主要用于大样本情况,稳健性和可靠性均较好;指标之间存在明显的相关性,会影响建模结果的有效性和合理性。
- 楼文高乔龙
- 关键词：投影向量评价指标
- 基于神经网络的金融风险预警模型及其实证研究被引量：41
- 2011年
- 本文以金融风险预警单指标区间评价标准为依据,生成足够多用于BP神经网络(BPNN)建模用的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BPNN建模原则和基本步骤的情况下,建立泛化能力较好的金融风险预警BPNN模型。对1994～2010年中国金融风险的实证研究表明:BPNN模型能较好地应用于中国金融风险的预警研究,实证结果与中国金融实际运行情况吻合度高,除2008年和2010年金融风险处于"警惕"状态外,其他年度处于"基本安全"状态;BPNN模型克服了因子分析法及其与BPNN相结合方法的缺陷,且能分析评价指标与金融风险之间存在的非线性关系和评价指标的灵敏度等。
- 楼文高乔龙
- 关键词：金融风险风险预警金融稳定神经网络
- 一维投影寻踪聚类模型指标性质判断与实证研究被引量：4
- 2020年
- 一维投影寻踪聚类模型指标性质判断是掌握其多维输入变化与一维输出变化之间关系的关键.原始数据增大(减小),一维样本投影值就增大(减小)的指标是正向指标;原始数据增大(减小),一维样本投影值却减小(增大)的指标是逆向指标.提出指标性质判断准则并借鉴偏导数定义的思路加以证明.正向指标判断准则是正向归一化,权重大于0,或逆向归一化,权重小于0.逆向指标判断准则是正向归一化,权重小于0,或逆向归一化,权重大于0.最佳投影向量确定后,理论分析表明改变指标归一化方式不会改变其性质,实证研究表明改变指标归一化方式不会改变其对一维样本投影值的贡献排序.归一化方式只是指标原始数据预处理的方式,与性质无关.
- 乔龙楼文高高春昌
- 关键词：偏导数
