B2B企业信用评估模型的研究

分析了当前B2B企业信用评估方法上存在的问题,以网下认证与网上评估相结合的原则,建立了企业信用评估指标体系,构建了企业信用评估模型,为B2B企业进行全面、有效的信用评估提供较为科学的方法.     

基于BP神经网络的野战给水装备性能评估模型

为了评估野战给水装备的性能,方便部队选购最佳的净水器材,在前人研究的基础上,结合战场需求和当前水质净化技术研究的成果,提出了野战给水装备的指标体系,并利用BP(back-propagation)神经网络对野战给水装备的性能进行了建模,给出了一种新的算法。算例通过对5种野战给水装备的评价结果与专家们的评价结果相比较的方法,验证了模型的可靠性和可行性。得出了该模型能够作为“计算机评价专家”来代替人的评价的结论。可以将此模型应用到部队选购给水装备的实际工作中,方便采购人员对野战给水装备的性能进行横向比较,选出综合性能最高的装备。     

基于神经网络专家系统的创业企业信用等级评估研究

该文从风险投资机构的角度，研究了创业企业的信用评价构建的基本原则，并给出相关的评价指标体系及评价因素集。引入人工智能中的神经网络理论，建立了神经网络专家系统信用评估模型。实例检验表明，该模型能较好地对创业企业的信用进行综合评估。     

基于神经网络和专家系统的企业信用等级评估系统开发

企业信用评估对于商业银行是一个非常重要而又极其复杂难做的工作.研究开发了将人工神经网络与专家系统技术相结合应用于商业银行企业信用评估的系统,并以一个原型系统为例,阐述了此类混合型专家系统模型的设计与实现.     

神经网络在企业信用信息数据分析中的应用

以企业信用评级知识为基础,运用数据挖掘中的神经网络技术,研究企业信用评级中的神经网络结构,进行企业信用评级模型——神经网络感知器的新探索．以此制定相应的信用政策,控制企业的信用风险．     

随机森林在企业信用评估指标体系确定中的应用

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.     

基于多元统计-神经网络的教学质量评估模型

给出了基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,先采用相关分析、主成分分析对其影响因子作评价和预处理分析,然后以BP神经网络模型作预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,既克服了在评估过程中的主观因素,又得到了满意的评估结果,具有广泛的适用性.     

基于神经网络的项目评估分析方法

项目评估是当前有关部门需要面临和经常遇到的问题，怎样公正、合理地评价项目，是急需解决的问题。使用神经网络的方法分析建立模型，构建了解决这一问题的方法，建立了一个适用的系统，既达到了快速解决问题的效果．又为以后这种类型的项目提供了解决问题的一种思路。     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

为了克服在无先验知识的情况下，人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性，提出了一种基于特征评估和径向基函数（RBF）神经网络的机械故障诊断模型．该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解，分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征，然后对联合特征进行评估，计算评估因子，并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入，实现对机器不同状态的自动识别．实验结果和工程应用表明，这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息，从大量的故障特征中筛选出敏感特征，因而减小了网络规模，提高了分类准确率，具有很强的鲁棒性．     

企业资信等级的熵权评估模型研究

准确的企业资信等级评估一方面可以给投资者传递风险信息以决定投资策略，另一方面有助于企业防范经营风险与财务风险．本文遵守定性与定量相结合的原则，构建企业资信评估指标体系，分析指标的类型，给出了一种基于熵权的企业资信评估的综合方法．     

企业资信等级的熵权评估模型研究

准确的企业资信等级评估一方面可以给投资者传递风险信息以决定投资策略，另一方面有助于企业防范经营风险与财务风险．本文遵守定性与定量相结合的原则，构建企业资信评估指标体系，分析指标的类型，给出了一种基于熵权的企业资信评估的综合方法．     

企业信用评级系统模式的选择与建立

我国经济正处在转轨时期,建立和完善企业信用体系是适应全球经济一体化的需要.文章分析了目前我国企业信用体系建设的不足及其危害,并通过与国际上现行管理经验的比较分析,提出了如何建立我国企业信用评级系统模式.     

基于BP人工神经网络的建筑废料管理评价方法

构建单一新建设工程项目(不包含拆除工程)的建筑废料管理评价指标体系,概述基于BP人工神经网络评价方法的基本原理,并详述基于BP人工神经网络的建筑废料管理评价模型的建立过程,包括神经网络的建立、学习训练,以及结果的检验等.将该模型应用于实例检验,得到较满意结果.     

非线性系统的神经网络逆模型控制

利用神经网络逼近任意非线性的能力 ,将其与非线性逆系统相结合 ,对非线性系统的逆模型进行建模 ,对实现的伪线性系统设计自适应控制进行综合 ,动态神经网络在线消除系统的近似逆误差和正向模型的辨识误差 ,设计权值调整规律为 w∧·=-λ·eTPbΦ(r ,r· ,v)‖e‖ p >E0‖e‖ p >E,仿真结果表明其有效 .     

具有随机波动率方差的信用等级迁移模型

考虑到信用等级迁移带来的风险,通过债券定价方式,基于Heston模型建立了具有随机波动率方差的信用等级迁移模型,以此来评估信用风险。根据预先设定的资产阈值将公司债券分为高、低两个信用等级,公司资产的波动率方差在不同的信用等级下有不同的波动性,即波动率方差满足不同的CIR(cox-ingersoll-ross)过程。根据无套利原理等,推导出了高、低等级下债券价值满足的偏微分方程以及耦合边界处满足的条件。利用隐格式差分方法对债券价值求取数值解,并进行参数分析。     

中小企业信用评级指标体系与模型的构建

信用评级对于中小企业的发展具有至关重要的作用．一套科学、完善的中小企业信用评级技术和方法可以使金融机构和信用评级机构准确地判断出企业的信用状况,为金融机构对企业给予信贷支持提供重要的参考依据．应依据我国中小企业自身的特点,并充分借鉴国外经验,构建起一个能够全面、真实地反映中小企业信用状况的评级指标体系．然后,选择层次分析与模糊综合评价相结合的方法来建立中小企业的信用评级模型．     

BP神经网络在信用风险评估中的应用

采用人工神经网络模型研究信用风险评估问题。研究利用BP算法训练多层前馈神经网络,给出了基于BP算法的信用风险评估计算步骤,最后以对个人信用评估为例,说明了人工神经网络在信用风险评估系统中的应用。     

一种基于人工神经网络的内模控制方法

对SISO反馈线性化系统的自适应自校正神经控制进行改造,提出了一种基于BP网络的内模控制新方法,克服了原系统设计方案的理想化,提高了系统的鲁棒性,使该方法具有实用性。同时有只要建立被控过程的内部模型即可得到内模控制器模型的特点。