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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    基于双重扰动与核ELM融合的大学生贫困认定模型研究

    郑建华朱蓉刘双印贺超波...
    243-252页
    查看更多>>摘要：精准实现大学生贫困认定是实现高校精准扶贫的重要前提,但是因为贫困认定需要提交的材料涉及隐私和数据非客观性原因,当前贫困认定存在部分学生做假和自卑学生不敢申请的不公平现象.针对该问题,以学生一卡通消费数据和个人基本信息等客观数据为基础,构建贫困特征分箱和特征交叉算法,形成一套大学生贫困认定特征参数.随后,为处理贫困认定数据集不平衡性,提出了数据样本和输入属性双重扰动方法,并与核ELM算法融合,构建了大学生贫困认定DP_KELM算法.实验结果表明:构建的特征在随机森林和KELM算法的准确率方面都超过0.82,而双重扰动模式对提高算法的G-mean值有较好作用,DP_KELM算法在G-mean和AUC上均优于对比的9种算法.DP_KELM算法能够有效识别贫困大学生,为实现校园精准扶贫提供辅助决策工具.

    双重扰动不平衡数据核极限学习机贫困认定

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    基于PCA-BP神经网络的审计风险识别研究

    张志恒李超
    253-261页
    查看更多>>摘要：审计风险的识别和评估是现代风险导向审计的重要内容,为准确地识别审计风险,提出了一种基于PCA-BP神经网络的审计风险识别模型.选取33项指标建立风险识别指标体系,使用PCA方法对训练集数据进行降维处理,将特征值大于1的主成分作为神经网络的输入向量,构造PCA-BP神经网络.选用124家A股上市公司作为研究样本进行实证研究.结果表明:模型平均识别准确率达到90.04％,高于传统BP神经网络模型,计算速度快、识别率高和适用范围广,能有效识别审计风险.

    审计风险风险识别PCABP神经网络

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    离散alpha偏正态分布:性质和参数估计

    魏正元彭天奎周晓娅刘美...
    262-269页
    查看更多>>摘要：为了获得新的概率模型处理离散寿命数据或可数数据,首次提出了包含离散正态分布的离散alpha偏正态分布,给出了该分布的矩、生存函数和失败率函数,研究了该分布参数的最大似然估计.通过随机模拟试验讨论估计量的优良性,模拟结果表明:参数最大似然估计的均方误差和标准差随着样本量的增大而减小,最后将该分布对125例髓母细胞癌患者年龄数据集进行拟合,发现离散alpha偏正态分布比alpha偏正态分布具有更好的拟合效果.

    生存函数alpha偏正态分布离散正态分布最大似然估计量

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    基于辅助样本信息的均值控制图

    钟婷朱永忠
    270-279页
    查看更多>>摘要：在统计过程控制中,借助基本过程参数的有效估计器可以提高控制图的灵敏度.考虑一个回归估计量,它使用研究变量及辅助样本的过程参数信息估计过程均值.利用基于辅助样本信息的过程均值回归估计器,提出了新的多变量均匀加权移动平均控制图.通过模拟仿真,分析比较所提出的多变量控制图与现有控制图的运行长度特性,并进一步研究了控制图对非正态分布的稳健性.结果表明:当监测过程均值发生不同变化时,所提出控制图的检测能力比现有的多变量控制图一致且显著优于后者.并在一个真实的数据集中验证了所提出控制图的有效性.

    统计过程控制辅助样本信息均匀加权移动平均平均运行长度

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    部分核实数据下基于比例差的置信区间宽度的样本量确定

    王黎明刘青松张晓良邱世芳...
    280-294页
    查看更多>>摘要：基于无金标准的部分核实数据,从比例差的区间宽度的角度给出了比较两组患病率是否有显著性差异所需要的样本量.在2种不同的二重抽样模型下,分别基于Wald、对数变换、Logit变换、Score和似然比检验统计量构造的置信区间给出了在给定置信水平下区间宽度控制在指定范围内的样本量估计方法.模拟研究了在估计的样本量下区间估计的经验覆盖概率和经验覆盖宽度,并基于疟疾数据利用所提出的方法进行了验证.结果表明:所提出的样本量估计方法是准确有效的.

    置信区间比例差无金标准部分核实数据区间宽度样本量

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