基于小样本的评价理论与方法研究

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1、ADissertationinManagementscienceandEngineeringStudyonevaluationtheoriesandmethodsofsmallsampleCandidate：ZhangXinSupervisor：YangLiEconomicandManagementSchoolAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo．168，ShungengRoad，Huainan，232001，P．R．CHINA独创性声明本人声明所呈交的学位论

2、文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰-'-W过的研究成果，也不包含为获得塞邀堡王太堂或其他教育机构的学位As正-S而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：速签日期：五瞧年j月』日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解塞邀堡王太堂有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于塞邀堡三态堂。学校有权保留

3、并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可IJ,采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：易铣彳鑫签字日期：加／埠6月占日．导师签名：签字日期：山7>年石月6日摘要在日常生活和工程实践中，尤其是在国防、航天、核设施等高科技领域，人们常常会碰到正类的数据样本较为充足，而负类样本数据的数量却十分稀少的问题。因此，通过何种手段和途径在这有限的样

4、本数据中提取出更多可用信息，以此来对试验过程进行科学而又有效的分析和预测，便是小样本问题所需要研究和解决的。本文对较为常见的几种小样本评价方法进行了详细的阐述和归纳，对其来源、数学原理进行了叙述，并指出了各种方法在实际应用中的优缺点和局限性；尤其是详细地阐述了近年来新近产生，但发展却十分迅速的统计学习理论中的支持向量机方法的相关概念以及发展趋势。对于小样本的支持向量机方法分别从分类和回归两个方面进行了详细的说明，包括基本原理和建模机理。在分类问题的研究中，将支持向量分类机模型运用到实例研究中，预测煤与

5、瓦斯的突出类别：首先用经典的小样本支持向量机方法对实例进行了一个三分类预测，突出类别设定为无突出、小突出和大突出，然后将因子分析法和支持向量机方法结合，通过对上述分类问题的验证，得出二者结合的组合模型可使分类准确率得到一定提升的结论；在回归问题的研究中，将支持向量回归机模型运用于煤矿安全的预测中，包括近几年煤矿安全事故死亡人数和百万吨死亡率两个方面：首先分别用灰色GM(1，1)模型和经典的支持向量机模型进行预测，然后将二者结合起来，充分发挥两种方法的优越性，也验证了改进后的模型具有较高的预测准确率。图

6、【6】6表[10]参[76]关键词：小样本；小样本评价方法；小样本的支持向量机方法；因子分析；灰色系统理论分类号：(1～2)；摘要AbstractPeopleoftenencounterthisproblemthattherearemanypositivesamplesandfewnegativesamplesindailylifeandengineeringpractice，especiallyinhigh-techfieldssuchasdefense，aerospaceandnuclearfac

7、ilities．Therefore，howtoextractavailableinformationinlimitedsamplingdatatoanalysisandforecastthetestprocessscientificallyandeffectivelyiswhatthetheoriesofsmallsampleneedtostudyandresolve．Commonevaluationmethodsaredescribedandconcludedindetailinthispaper,

8、includingthenarrationoftheirsourcesandmathematicalprinciples．Alsotheadvantages，disadvantagesandlimitationsaredescribedinthispaper．Especiallythemethodofsupportvectormachinewhichhaverecentlyformedanddevelopedrapidlyinrecentyearsisg