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1.
针对电信行业客户流失问题,使用随机森林方法建立了初步的预测模型,对比电信行业原用的各种预测模型,其准确率有明显改善;针对模型特征维数众多的特点,进一步提出基于随机森林和转导推理的特征提取方法,对数据集进行降维,并引入单类支持向量机(support vector machine,SVM)算法得到最终的预测模型.实验表明,流失预测模型具有更高的预测准确率以及针对预测结果的部分可解释性.  相似文献   
2.
基于改进型BP算法的外债风险指标预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用人工神经网络进行时间序列预测是一种较新的方法,它具有不需建立复杂的数学模型以及非线性映射能力强等优点。采用动量法和学习率自适应调整的改进型BP算法对外债风险的各项指标进行了非线性时间序列的预测。仿真结果表明神经网络模型对外债风险的各项指标预测的结果是准确可靠的。  相似文献   
3.
文中针对非线性滤波问题的有限维逼近中出现的线性 Zakai方程的求解,提出一个递推的算法。当步长为△时,所得的近似解在充分大的概率下,以阶数为△~(1/2)的速率一致收敛于原方程的解。  相似文献   
4.
基于神经网络的企业信用等级评估   总被引:32,自引:2,他引:30  
企业信用等级评估是金融领域重要的问题,论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题,按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样,然后,根据企业样本性质的不同,将其分为制造业和非制造业两大类,利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系,此外,还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型,并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较,实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。  相似文献   
5.
随机森林在企业信用评估指标体系确定中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
评估指标体系的确定是企业信用评估的一个关键环节,指标体系选取的好坏直接影响模型的预测准确率.本文引进组合学习算法的新方法随机森林(Random Forest,RF)来选择指标,使得到的指标体系更加客观,更加符合机器学习的特点.实验证明,该方法确定的指标体系能更有效地体现企业的信用状况,使用该指标体系建立的随机森林评估模型具有更高的预测准确率.  相似文献   
6.
介绍了带半-B12N12帽的armchair型单壁氮化硼纳米管(BN-SWNT),并对其Kekule结构的个数进行了计算.通过使用定位配置技术和特殊的编码方法,建立了关于Kekule计数K的递推公式.数值计算结果表明,与zigzag型类似,armchair型氮化硼纳米管的Kekule计数也随着管子中间层数的增加呈指数增长.  相似文献   
7.
Clar覆盖多项式的直接计算   总被引:1,自引:1,他引:0  
介绍一种利用计算机直接计算Clar覆盖多项式的方法.这个方法使用图形界面输入要求解的六角系统,并引进适当的算法,最终直接输出相应的Clar覆盖多项式,从而克服了对于较大的复杂六角系统存在的计算困难  相似文献   
8.
在信用风险评估过程中不可避免的会出现“拒真纳伪”两类错误.本通过对“拒真纳伪”两类错误在商业银行企业信用风险评估中不同影响的分析比较.选择支持向量机(SVM)作为信用风险评估的建模工具.并利用实际数据对两类错误的平衡控制进行了研究.实验结果表明.在SVM模型中.选取一个适当的损失比例系数.能在保证整体准确率较高的前提下,有效的降低第一类错误率.这在实际应用中具有反映问题本质的现实意义。  相似文献   
9.
基于支持向量机的商业银行信用风险评估模型   总被引:11,自引:2,他引:11  
贷款业务是商业银行最重要的资产业务,构建一个适用的信用风险评估模型十分重要.本基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,引入小样本学习的通用学习算法——支持向量机(SVM).建立了商业银行的信用风险评估模型,通过与多元判别分析、以及神经网络模型的比较,证实了该方法用于风险评估的有效性及优越性.  相似文献   
10.
人脸表示/特征提取是人脸识别技术中最重要的步骤,局部二值模式(LBP)在人脸识别问题中受到了越来越多的关注和研究.为了克服原始LBP算子存在的固有缺陷,本文在其基础上提出了非局部二值模式NLBP算子.相对于原始LBP算子,新的NLBP算子能够实现多尺度分析能力,突出了人脸的关键特征,并能增强人脸表示与识别的鲁棒性.实验验证了新NLBP算子的有效性.  相似文献   
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