基于BP神经网络模型的寿险公司偿付能力影响因素及预警研究

针对寿险公司偿付能力影响因素以及预警管理研究,选取了不同规模的14家寿险公司流动比率、赔付率、投资收益率、总资产回报率、再保险率、保费收益率、保费变化率、寿险准备金增长率8个指标的相关数据,并利用变异系数法和相关系数法分别筛选影响较大的因素,再逐步回归得到基于主要影响因素的偿付能力回归方程,以此进行因素分析.在指标优化的基础上,利用BP神经网络模型建立寿险公司偿付能力的预警系统,同时与广义Logistic模型预测结果进行对比,得出BPNN具有更准确的判别预警效果,为寿险公司偿付能力预警以及投保人降低自身损失作出参考作用.     

基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。     

把握自贸区发展机遇,提升规则制订影响力

<正>2014年12月5日,中共中央政治局就加快自由贸易区建设进行第十九次集体学习。习近平总书记在主持学习时发表了讲话。他指出,加快实施自由贸易区战略,是我国新一轮对外开放的重要内容。党的十七大把自由贸易区建设上升为国家战略,党的十八大提出要加快实施自由贸易区战略。党的十八届三中全会提出要以周边为基础加快实施自由贸易区战略,形成面向全球的高标准自由贸易区网络。这次中央政治局集体学习安排这个内容,目的是分析我们加快实施自由贸易区战略面临的国内外环境,探讨我国加快实施这个战略的思路。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

原创的,就是世界的——钟扬教授专访

<正>从2012年起,《科学通报》邀请不同领域专家对当年度诺贝尔自然科学奖(以下简称"诺奖"),从专业研究和科学传播角度进行深度解读,并编辑出版了"解读诺贝尔自然科学奖"系列专题,受到读者的广泛关注.2014年末,本刊编委、西藏大学校长助理、复旦大学研究生院院长钟扬教授,带着对我国科学家早日获奖的期盼,围绕诺奖这一话题,与本刊记者进行了深入交流,表达了他的独到见解,     

局域网络病毒入侵方式特点和防范措施

计算机病毒一般先进入到有盘工作站,然后开始在局域网络传播,具有感染速度快、扩散面广、传播形式复杂多样、难以彻底清除、破坏性大、可激发性和潜在性的特点.应采取增加安全意识、小心邮件传播病毒、挑选网络杀毒软件、及其断开网络后定时查杀文件服务器病毒、强制查杀压缩文件病毒和慎用一键还原功能等措施,防范局域网络病毒传播.     

关于现代新闻传播图像化转向的探讨

随着科技和文化的不断发展,人们对于新闻的需求使新闻传播业获得了新的发展机遇,新闻传播也逐渐摆脱了其传统的数字化的形式,并向现代新闻传播图像化转变.现代新闻传播图像化的转向既满足了人们对于新闻的需求,为枯燥的生活带了色彩,并美化和丰富了人们的生活,逐渐成为了新闻传播方式的主力军.该文下面就简要介绍一下现代新闻传播图像化的含义,现代新闻传播由数字化向图像化转向的主要原因以及现代新闻图像化所具有的各类特点.