黄思明
- 作品数：18 被引量：47H指数：5
- 供职机构：中国科学院科技战略咨询研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划黑龙江省博士后基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术理学社会学更多>>
- 基于后评估的科技成果评价导向模拟分析研究被引量：1
- 2014年
- 本文从国内外项目后评估发展现状及评价方法入手,在总结专家学者现有研究方法的基础上,对后评估的理论和方法进行了对比分析。基于此,本文设计出了一种基于权重和方法组合的评价导向随机模拟算法,结合主成分分析(PCA)和逼近理想解排序(TOPSIS)两种评价方法,将二者的评估结果通过设置权重进行加权综合。并以某大型国有企业参评国家技术发明奖为例,运用该模拟算法得到各个评价指标的权重值,通过分析指标权重的相对大小,对未来申报国家技术发明奖的项目提供了可供参考的改进方向。本文的随机模拟算法能够很好的解决原始数据单一、样本较少的弊端,挖掘出了评价的导向性指标。随着后续研究的深入,研究样本的丰富,评价方法集合的拓展,指标体系的完善和新技术的引进,利用该模拟算法对权重值不断调整,可使系统评价的准确性不断提升。
- 赵宇王晶华黄思明陈晰杨国梁陈伟袁莉莉郭光
- 关键词：后评估
- 一类或决策模型及其应用被引量：1
- 2008年
- 提出了一类特殊类型的数学规划模型并给出了一种新的分枝定界算法.这类数学模型尽管可以转化为0-1规划模型,但它相对于转化后的0-1规划模型:①决策意义明确,表达形式相对简单;②不需要引入参数M并在求解前确定其上界;③相对于求解转化后的0-1规划模型的分枝定界法,新分枝定界算法在最好情形下计算量最多为原算法的八分之一.作为本模型的一个应用,可以用来解决一些要么不实施要么有一定数量下限限制才可以实施的决策问题.
- 韩伟一王铮黄思明
- 关键词：数学规划分枝定界法
- 特征选择与空间降维概述、热点及展望被引量：5
- 2013年
- 特征选择和空间降维是处理大规模数据的有效手段,二者都能够降低数据规模和复杂度,提高数据分析的效率和效果,近年来的相关研究始终在稳步推进.综述了国内外关于特征选择和空间降维的研究方法和研究热点,总结相关的热点问题和解决方法,并讨论了该领域未来可能的发展趋势.
- 赵宇黄思明陈锐
- 关键词：数据挖掘
- 带有变量选择过程的分类模型误差分析被引量：2
- 2010年
- 偏倚一方差分析方法是在模型选择过程中权衡模型对现有样本解释程度和未知样本估计准确度的分析方法,目的是使选定的模型检验误差尽量小.在分类或回归过程中进行有效的变量筛选可以获得更准确的模型表达,但也会因此带来一定误差.提出"选择误差"的概念,用于刻画带有变量选择的分类问题中由于变量的某种选择方法所引起的误差.将分类问题的误差分解为偏倚—方差—选择误差进行研究,考察偏倚、方差和选择误差对分类问题的总误差所产生的影响.
- 赵宇黄思明
- 关键词：误差分析
- 对偶性在线性规划预处理中的应用分析被引量：6
- 2016年
- 在当今大数据背景下,从实际应用中抽象出来的线性规划问题的规模越来越大,复杂性越来越高,因此数据预处理技术在线性规划问题求解中的重要性日渐突显。对偶性不仅有助于原始问题的算法(如对偶单纯形法)求解,而且是进行算法求解前的预处理步的重要组成部分。针对后者,本文基于有上下界的线性规划模型,详细分析总结了将对偶性应用于预处理中的两种方法:优先列和比例列的处理,并利用无效约束的概念证明了弱优先列的性质,最后应用C语言将预处理方法进行编程实现,以国际通用题库中变量个数大于1500的标准线性规划问题为实例进行测试。实例测试结果表明:(1)对于一般线性规划问题而言,对偶性在预处理中的应用能够有效减小问题规模,一方面体现在直接减少问题的变量数和非零元数,另一方面通过影响其他预处理方法间接减少问题的约束个数;(2)从减小问题规模的角度,对大部分问题而言比例列的预处理效果优于优先列。
- 胡艳杰黄思明N.Adrien武昱
- 关键词：线性规划预处理对偶性
- 一种通用的基于梯度的SVM核参数选取算法被引量：5
- 2011年
- 核函数的选取是SVM分类器选取的核心问题.核函数的自动选取既可以提高分类器的性能,又可以减少人为的干预.因此如何自动选取核函数已经成为SVM的热点问题,但是这个问题并没有获得很好的解决.近年来对核函数参数的自动选取的研究,特别是对基于梯度的优化算法的研究取得了一定的进展.提出了一种基于梯度的核函数选取的通用算法,并进行了实验.
- 王永锋黄思明徐晶
- 关键词：核函数支持向量机
- 交通视频图像中车辆提取分类方法研究
- 社会和经济的不断进步，交通运输问题却越来越严重，伴随计算机及其他技术的迅速发展，智能交通系统逐步发展并开始受到人们越来越大的关注。车辆提取分类是智能交通系统的一个重要分支，已经得到了越来越多地关注研究，作为其最重要步骤的...
- 黄思明
- 关键词：智能交通系统车型识别
- 文献传递
- 数据分类中的特征选择算法研究被引量：8
- 2013年
- 本文应用半正定规划支持向量机模型,将核函数特征子空间的组合作为核映射矩阵,提出一种新的将特征选择整合在数据分类过程中的学习算法。首先,将样本按其特征进行分组,计算每组样本子集的核矩阵;然后将这些核矩阵线性组合后加入基于半正定规划的支持向量机模型中,利用半正定规划支持向量机学习器求解得到各子特征空间的权重系数,其次,根据特征权重系数建立特征贡献度和支持度用于特征选择并控制分类准确率、特征数量和对不同类别样本的分类能力;最后根据最优分类准确率、最少特征数量、最佳泛化能力三项不同目标计算所对应的特征数量和分类结果。实证中采用医学、植物学、文本识别和信用等领域数据以及人工数据集比较该方法和SFS、Relief-F以及SBS算法的特征选择效果。结果表明,在实际数据中,本文提出的方法不但能够保持较好的分类学习效果,而且可以比SFS、Relief-F以及SBS特征选择算法的特征子集数目大幅减少;在人工数据中,该方法可以正确地选出真正的特征,去除噪声特征。
- 赵宇黄思明陈锐
- 关键词：数据挖掘核矩阵
- 应用内点算法求解效用函数意义下证券组合有效选择问题
- 在投资活动中,每个投资者都有自己对收益和风险的偏好程度,即投资者要依据自己的效用最大化来进行投资,那么,投资者如何确定自己的一条无差异曲线,使他的最佳资产组合正好落在这条无差异曲线上?一个简单的办法是根据投资者效用极大化...
- 杨国梁黄思明
- 关键词：证券组合内点算法
- 文献传递
- 北京市热计量决策支持系统及政策模拟平台研究
- 陈锐赵宇王铮黄思明杨鑫索玮岚李书舒沈华钟少颖王宁宁贾晓风陆桂昌
- 该项目从国内外研究理论和北京供热实际出发，通过实地调研，对典型居民楼供热数据进行分析和实地考察后，完成以下三方面工作：对现有的热计量实践数据进行挖掘、梳理、对影响供热计量的各种因素及其权重进行分析，提出识别、遴选模型的方...
- 关键词：
