大数据视角下的采购风险评估--基于某服务采购企业的案例分析

在经济全球化和专业化分工的背景下,企业供应链管理的各个环节面临着越来越大的风险.跨界的大数据及其分析技术通过提升数据的可视性,为企业的风险管理带来了新的工具和手段.本文聚焦企业运营管理中的采购环节,分析如何利用大数据来评估采购风险.通过梳理一家典型服务采购企业采购流程中面临的各种风险,我们提出了一个5+X的采购风险分类框架;其中包括环境风险、竞争风险、道德风险、财务风险、履约风险以及内控风险.我们给出了测度各类风险可能的数据来源以及处理方法.通过一个案例研究我们展示了基于大数据的采购风险评估的具体实施.     

基于区间牛顿法的混杂系统状态事件探测算法

准确的探测状态事件对混杂系统仿真至关重要,特别是求解有奇点或有重根的模型。提出一个基于可变步长显式多步法的插值多项式来预测事件函数的值,并使用扩展的区间牛顿法求解事件方程的根,从而使状态事件能够被可靠地发现。插值多项式不需使用下一步的状态变量估计值,可用于有奇点系统中。区间牛顿算法可求解具有多重根的方程,并将根的不存在性探测和求根过程结合在一起。仿真实例表明本算法对混杂系统有效,在几种严苛情况下都能探测到状态事件,及时避开模型奇点,避免仿真失败。     

基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法，同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明，改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度，同时具有无须事先确定RBF中心的优点，将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。     

基于扩展数据包络判别法的商业银行信用风险评估

考虑到我国商业银行样本数据分布的非正态性和多维性特点,文章将扩展的数据包络判别模型引入商业银行信用风险评估中.该模型具有非参数检验特性,通过两阶段分类过程对企业信用状况进行判别.实证结果表明,与传统的Logistic分析模型相比,扩展数据包络判别模型的预测精度更好.     

基于手机大数据的城市建筑物人口时空估算

随着城市化过程的加快,掌握精细尺度上的人口分布对城市灾害评估、应急响应管理和公共资源配置具有重要意义。智能手机普及和互联网快速发展促使手机成为人类活动的传感器。提出一种基于手机大数据的城市建筑物人口估算方法,该方法基于典型区域的手机定位大数据分析了不同功能建筑物人群活动规律,计算不同使用功能建筑物的人口容纳能力,建立城市建筑物人口时空分布模型。实验结果表明,该方法基本实现了城市建筑物尺度上人口的时空分布。     

无人机气象探测数据接收与处理系统软件研究

数据接收与处理子系统是无人机气象探测系统的重要组成部分。介绍了无人机气象探测系统的组成;分析了数据接收与处理系统的特点和需求;基于Windows操作系统,应用面向对象的设计方法,设计了数据接收与处理系统软件;分析论述了几种相关的关键技术;完成了该系统软件的实现。该软件在项目实施中得到了充分应用,取得了较好的效果。     

一种基于构建2竞争聚类及KNNFL 的事件探测与追踪系统

一种构建-竞争聚类法被用于事件探测,该方法是受神经网络研究中构建-竞争学习的思想启发的.另外,提出了一种用于事件追踪的基于K近邻特征线(KNNFL)的分类方法,这种基于最近邻特征线(NFL)的方法本质上可以看作是对K近邻(KNN)法的推广,将改进后的KNN融入到NFL中形成KNNFL是为了更适合新闻事件的分析.研究结果表明,本文所提出的方法与传统的增量k均值法、Single-Pass法、Rocchio法以及KNN法相比较,可以获得更好的效果.通过分析可以看到,KNNFL即使在正例样本非常稀少的情况下仍然具有鲁棒性的表现.     

自适应滤波在无源探测中对杂波抑制的应用

介绍了外照射源目标探测的作用和研究的必要性。重点分析了自适应LMS信号滤波处理方法和在直达波和多径干扰等杂波抑制中的应用。对自适应LMS滤波算法进行改进,即对归一化LMS(normalized LMS)算法进行推导和分析,提高了自适应滤波的收敛速度,对目标中的杂波起到更好的抑制作用。并在试验中对非归一化滤波、归一化滤波以及不同滤波步长μ进行了分析和比较。最后在试验结果中得到了30 dB的对消增益并获得了目标信号。     

基于数据中台的装备保障数据集成

针对当前装备保障数据分散和决策支持不足的问题,展开装备保障数据集成研究。首先,构建了基于数据中台(open data processing service, ODPS)的装备保障数据集成架构,从数据同步、ODPS和数据服务应用程序接口(application programming interface, API)三方面对其进行了具体分析;然后,为了统一数据视图,提出了朴素贝叶斯和特征词匹配相结合的装备保障集成数据分类方法,为实现“数据互通”提供了有效方法,也为装备保障信息系统高效集成奠定了基础。     

基于DEVS的通用数据驱动实时仿真环境

良好的适应性是仿真系统生命力的重要保证之一。提高仿真的适应性需要规定良好的模型和系统描述规范，并借助于规范的仿真系统开发模型，建立集成的仿真应用环境。基于实时网络的分布式硬实时仿真在很多领域有着广泛的应用，为适合硬实时仿真的需求，将离散事件系统形式化规范进行了适当扩展，并以面向对象模型和数据驱动的仿真系统开发方法为基础，建立了一集设计、试验与分析于一体的适应性集成实时仿真环境。文章详细介绍了硬实时仿真运行支撑件及其辅助工具的具体设计，并以其在“柔性数字化航天器设计”项目中的应用举例验证了该仿真环境的合理性。     

基于跨媒体分析的突发事件检测及趋势研判研究

突发事件的发生对社会经济产生重要影响,如何实时检测突发事件并对事件发展进行追踪,为应急处置和应急管理争取有效处理时间并提供决策支持具有重要研究意义.本文提出了一个基于跨媒体分析的突发事件检测模型,并对检测到的突发事件进行趋势分析和追踪.该方法通过对跨媒体文本进行深入分析,利用文本挖掘得到突发事件特征,并利用数据挖掘方法进行建模,有效提取突发事件;进一步地,利用事件分析和预测方法,对事件的进一步发展进行追踪,预测突发事件的未来走势.实证结果表明,本文提出的模型具有较好的检测精度,是突发事件检测与分析的新方法,具有较好的应用价值.     

复合时序事件及其基于Petri网的检测

主动数据库中的规则是由事件驱动的，事件与时间密切相关，然而目前的事件描述语言不能表达时间概念.文章引入了一组一元时序算子，将传统的事件表达式扩展到时序空间，并给出了时序事件表达式的时间语义。为实现对于复合时序事件的增量式检测，定义了标志取代Petri网(TR Petri net)，它可表示最近发生事件消耗语义，并在网上计算和传递事件发生时间、文中给出了相关的数据结构和检测算法.实验结果表明时序算子可以有效地实现冲突消解，应用TR Petri网对复合时序事件建模和检测具有描述简洁和速度快的优点．     

基于比例风险模型的可靠性综合评估

研究了环境因素对可靠性的影响,提出了一种利用变环境数据的可靠性综合评估方法。首先,利用比例风险模型描述产品可靠性水平与其工作环境因素的定量影响关系。接着,利用变环境数据确定基准失效率,并对比例风险模型进行变换。然后,利用广义线性模型给出了可靠性模型参数的极大似然估计。进而结合可靠性模型,利用似然比方法给出了可靠度置信下限。实例表明,该方法能较好地度量环境因素对产品可靠性的影响,从而提高了可靠性评估精度。     

基于神经网络的企业信用等级评估

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。     

基于SDG和灰色聚类的系统故障风险评估方法

开展风险评估研究对于提高民航安全具有重要意义.传统的系统故障风险评估的分析对象是故障模式,在实际中一个故障模式往往可作为另一故障模式的原因或者影响,故障影响是一个逐渐变化的过程.为更准确、客观地评估系统故障风险,本文把故障模式的传播过程描述为一故障链,运用SDG模型推理得出故障模式导致的各种故障序列,将故障模式及其各种后续故障序列看作灰色系统,将风险评估过程视为一灰色系统工程,用灰色聚类决策对这些序列进行风险评估,解决了风险评估过程中评价指标和属性值难以确定和量化,风险分析和评估缺乏系统性和一致性的问题.应用实例表明,基于SDG和灰色聚类决策的风险评估方法能有效地应用于民机系统故障风险评估.本论文研究结果对于复杂系统的故障风险分析具有重要的参考价值.     

基于复杂网络的灾害链风险评估方法的研究

针对灾害链风险评估的问题,本文提出一种基于复杂网络结构的灾害链风险评估模型的建模方法.首先,应用复杂网络结构对灾害链的演化特征进行了表征,并对灾害链的作用机理进行了数学描述.然后,在对供应链风险评估方法和模式分析的基础上,以复杂网络为载体,运用贝叶斯公式得到各节点灾害损失等级的联合概率分布,构建了灾害链的风险评估模型,提出用子节点风险损失的期望值来表征子节点在父节点作用下的风险度量模式.最后以珠海市台风灾害链为实例进行了评估,结果表明所建立的模型与实际情况具有较高的吻合性.说明以灾害链为中心构建的灾害链风险评估模型考虑了空间和时间上的叠加,并对灾种间的作用关系进行了厘清,真实、定量、准确地刻画灾害链式演变过程所带来的风险,能为区域性灾害风险管理提供可靠的理论依据.     

基于证据合成与贝叶斯网络推理的航天器发射风险评估模型

为解决航天器发射风险评估中统计数据较少问题,基于证据合成和Bayesian网络推理,构建了航天器发射风险评估模型.模型将灾难征兆信息转化成专家意见,然后使用证据合成技术对专家意见进行融合,并形成风险评估结论.模型针对专家中少数不同意见,使用网络推理技术将相关的灾难征兆转化成灾难发生可能性的判断.最后,通过STS-51L实例分析验证了模型的可行性.     

基于风险管理的入侵检测数据采样策略模型

基于网络的入侵检测系统通过详细分析计算机网络中传输的网络数据包进行入侵检测,由于检测速率与数据包采集速率不匹配,以及检测所需成本的限制,在收集用于检测的网络数据包时必须选择有效的采样策略。引入了博弈模型框架上的原始入侵数据包采样策略,在此基础上再进行分析和扩展。同时,讨论了原有单一采样策略的不足,引入风险管理的思想并通过具体的实例来分析在不同风险情况下的策略选择问题。     

基于模糊理论的风险评价方法

针对传统风险评价过程中无法综合多人的评价结果、风险之间难以排序等问题,提出了一种基于模糊理论的风险评价方法。建立模糊风险矩阵,把可能性和严酷度放在同一尺度下讨论,引入层次分析法核心理念确定可能性和严酷度对风险的影响权重,综合多人对可能性和严酷度的评价结果,通过确定的可能性和严酷度对风险的影响权重以及综合的评价结果得到风险值。以飞行控制系统中的具体危险为例采用该方法进行评价。通过该方法确定的不同危险的风险指数可进行详细的风险排序,支持风险决策,验证了该方法的工程实用性和有效性。该方法能够更客观地评价危险,为危险的预防措施制定和管理决策提供依据。