遗传算法选择性集成多分类器的企业财务困境预测

为了更加有效地进行企业财务困境预测,本文提出了基于遗传算法选择性集成的多分类器系统。与事先静态给定系统内部基本分类器组成不同,该方法以组合系统预测准确率为优化目标,无需度量各基本分类器之间的差异性,可以动态挖掘最优组合系统。实证研究中以中国上市公司为研究对象,以10折交叉验证准确率作为评价标准,结果表明该方法显著优于全集成以及单分类器最优模型。     

集成学习的多分类器动态融合方法研究

AdaBoost集成学习方法中,分类器一经学习成功,其投票权值就已确定,同一分类器对所有待测样本均有相同的投票权值。对于难于分类样本,具有良好分类性能的少数分类器权值却较低。提出适用于集成学习方法的权重自适应调整多分类器集成算法。根据多分类器行为信息,产生待测样本局部分类精度的有效判定区域,基于有效判定区域选择不同的分类器组合,并调整其相应权重,利用样本集上的统计信息来动态指导分类集成判决。实验结果表明,该算法提高了集成分类性能。     

基于GMDH的“一步式”客户流失预测集成建模

在客户流失预测问题中, 客户数据的特征往往会影响模型的预测效果.分析了常用的“两步式”客户流失 预测方法的不足,提出了基于数据分组处理(GMDH)技术的“一步式”客户流失预测集成研究框架.该框架一方面 将数据预处理和客户流失预测建模过程进行集成,另一方面用多分类器集成策略进行客户流失预测建模.以客户数据类别分布不平衡的客户流失预测问题为例,构建了与数据特征相适应的“一步式”集成模型. 实证结果表明,该方法能够更有效地进行客户流失预测.     

基于多特征子集组合分类器的企业财务困境预测

为了更加有效地进行企业财务困境预测,利用t检验、单因素方差分析、逐步判别分析、逐步逻辑回归和邻域粗糙集5种特征提取方法,结合支持向量机、多元判别分析、Logistic回归、分类和回归树等多种分类学习算法构造备选基本分类器。在此基础上,提出了基于精度前向搜索和后剪枝的多特征子集组合分类器财务困境预测方法。该方法无需计算单分类器之间的差异性,首先以系统预测精度最大化为原则进行前向搜索,然后通过后剪枝策略选择精度最高或满意的系统作为最终结果。实证研究中以中国上市公司为研究对象,以十折交叉验证精度为评价标准,结果表明,该方法构建的组合系统的分类预测精度明显高于个体最优模型,最优组合系统和最简洁组合系统为财务困境预测提供了更多的灵活性。     

分类器集成差异性研究

差异性是集成学习中的重要概念,对差异性的研究在集成学习领域中占有基础性地位。从差异度量方法、差异度与分类器集成性能的关系以及差异度在集成优化中的应用三个方面对当前研究进展进行分析。深入分析了现有工作,对存在的问题给出一些解决思路,建议不能为了差异性以较大的基分类器精度损失为代价;不能为了引入差异性而偏离原来的分类问题。     

代价敏感的客户流失预测半监督集成模型研究

客户流失预测是企业客户关系管理的重要内容.在现实的很多客户流失预测建模过程中,由于数据类别的高度不平衡现象的存在,使得模型的分类性能低下,不能很好地进行分类预测.同时由于现实情况中只有少量有类别标签的样本,更多的是无类别标签数据的存在,造成了大量有用信息的浪费.为了解决以上两个问题,本研究将元代价敏感学习,半监督学习和Bagging集成等技术结合,提出了代价敏感的客户流失预测半监督集成模型(semi-supervised ensemble based on metacost,SSEM).该模型主要包括三个阶段:1)用Metacost方法修改初始有标签训练集L的类别标签,得到新的训练集Lm,并将其随机的分为模型训练集Ltr和模型验证集Va;2)使用Va挑选分类精度最高的三个基分类器,并用其选择性标记无类别标签U中的样本,并将它们添加到Ltr中;3)用新的模型训练集Ltr训练N个基本分类模型,并对测试集样本进行分类,进一步将分类结果进行集成.在两个客户流失预测数据集上进行实证分析,将SSEM模型与常用的监督式集成模型以及半监督式集成模型相比,结果表明,SSEM具有更好的客户流失预测性能.     

针对不平衡数据集的客户流失预测算法

针对客户关系管理中的客户流失预测问题进行探讨,通过对客户流失数据特点的分析,以及现有预测算法的比较,将数据挖掘方法中的随机森林算法引入客户流失预测,建立预测模型,并在实际的银行业贷款客户数据集上进行实验,得到了较好的效果.     

企业财务困境的多分类器混合组合预测

为了降低单分类器财务困境预测的不确定性和不稳定性,本文通过多分类器组合来提高预测效果,提出了企业财务困境预测的多分类器混合组合模型,实现了并联组合和串联组合的优势互补作用.采用差异性原则和个体优化原则作为选择基本分类器的标准,在定义单类择优算子的基础上,设计了构建混合组合基本模块的流程算法以及混合组合模型内部并联结构的动态赋权机制和加权多数投票机制.以中国上市公司为对象的实证研究证实了该模型在提高平均预测准确率的同时大大降低了离散程度,统计分析表明：该模型显著优于现有的单分类器财务困境预测模型.     

SVM方法及其在客户流失预测中的应用研究

客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容.针对客户流失问题,建立了支持向量机预测模型.针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,提出带有不同类权重参数的支持向量机算法CW-SVM,通过调整类权重参数改变分类面位置,提高算法分类准确性;将标准支持向量机训练问题转化为运算效率更高的核向量机问题,提出处理不平衡海量数据集的CWC-SVM算法.通过实际银行信贷客户数据集测试,该算法与传统预测算法比较,更适合解决大数据集和不平衡数据,取得较好的客户流失预测效果.     

基于支持向量机的客户流失预测模型

应用基于结构风险最小化准则的支持向量机(SVM)进行客户流失预测,以提高机器学习方法的预测能力,并以国内、国外电信公司客户流失预测为实例,与人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现该方法能获得最好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是研究客户流失预测问题的有效方法.     

基于POMDP的动态客户关系管理建模研究

从多阶段、延迟回报的角度提出基于部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)对客户关系的动态发展与管理进行建模的方法.模型以客户关系作为隐状态,以客户购买水平作为隐状态的观察值,以客户管理行动为决策变量.通过模型,可以动态估计客户的关系状态,可以估计各行动对客户关系动态演化的影响,并以客户终生价值为目标优化管理行动.以客户保持-流失两状态客户关系模型为例,说明了模型的具体应用.     

Ensemble of multiple kNN classifiers for societal risk classification

Societal risk classification is a fundamental and complex issue for societal risk perception. To conduct societal risk classification, Tianya Forum posts are selected as the data source, and four kinds of representations: string representation, term-frequency representation, TF-IDF representation and the distributed representation of BBS posts are applied. Using edit distance or cosine similarity as distance metric, four k-Nearest Neighbor (kNN) classifiers based on different representations are developed and compared. Owing to the priority of word order and semantic extraction of the neural network model Paragraph Vector, kNN based on the distributed representation generated by Paragraph Vector (kNN-PV) shows effectiveness for societal risk classification. Furthermore, to improve the performance of societal risk classification, through different weights, kNN-PV is combined with other three kNN classifiers as an ensemble model. Through brute force grid search method, the optimal weights are assigned to different kNN classifiers. Compared with kNN-PV, the experimental results reveal that Macro-F of the ensemble method is significantly improved for societal risk classification.     

一种基于Web的客户信息获取模型框架

研究了CRM中的客户信息获取问题。在分析了客户信息和Web技术的特点的基础上,给出了一种基于Web的客户信息获取框架,同时还进一步分析了该模型框架中各组成部件的功能和实现技术。运用此信息获取模型框架有助于分析和发现客户知识,对制定企业的经营策略具有支持作用。最后通过一个实例说明了该模型框架的应用。     

基于协整理论的协同持续研究

首先介绍了持续性与协同持续概念,对于文献中已给出的两个协同持续定义,证明了它们之间存在内在联系,进一步建立了协整与协同持续的关系,给出了向量GARCH过程具有协同持续的条件,在矩意义下将协整与协同持续统一起来,并给出了估计和检验方法.初步将时间序列一阶矩的理论和方法在二阶矩中得以应用,有助于研究经济领域中的波动过程的协同持续性问题.     

基于客户细分的再制造价格歧视策略

在细分客户绿色偏好的基础上,研究了不同绿色消费者比例的多个市场再制造最优定价,研究发现在不同绿色消费者比例的市场中最优价格存在差异,这种价格歧视能够保证制造商获得比单一价格更高的利润;并分析了价格歧视策略适用的边界,然后根据这个边界条件,建议制造商在再制造成本较高时,实施再制造较高价策略,当消费者对再制造认可度较高时,实施再制造低价策略则可能更加有利,最后通过算例验证了上述的结论.     

Local prediction of the chaotic fh-code based on LS-SVM

Support vector machine （SVM） is powerful to solve some problems such as nonlinear classification, function estimation and density estimation. To consider the chaotic fh （frequency hopping）-code＇s characters in chaotic dynamic system, the forecasting model of the support vector machine in combination with Takens＇ delay coordinate phase reconstruction of chaotic times is established and the least squares model for large-scale problems is used in local training for this model. Finally, a fh-code series generated by Logistic-Kent mapping is applied to verify the local prediction model. Simulation results show that the high accuracy and fault tolerant SVM model has an excellent performance in predicting the fh code, with a very low mean square error and a high relative coefficient.     

基于PLS-结构方程的顾客满意度评价方法

传统结构方程模型虽然在分析中既能处理测量误差．又可描述潜变量之间的结构关系、但是，在求解结构方程模型的过程中严格依赖协方差矩阵，并且假设测量变量服从正态分布，由于顾客满意的频数分布常常为非正态分布，从而极大限制了该方法在顾客满意度研究方面的应用．本文研究基于PLS的结构方程模型，有效解决了在构造客户满意度模型中所遇到的变量非正态问题．并以肛结构方程原理为支撑，对商品房顾客满意度问题进行了应用研究．     

粮食生产灰色关联动态分析和预测

根据1986~2002年福建省的粮食统计资料,运用GM(1,1)模型对未来几年的粮食总产量进行预测,并运用灰色方法对影响粮食生产的诸因素进行关联动态分析。结果表明,未来几年福建省的粮食总产量下降非常明显,8个主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中粮食播种面积、粮食单产和有效灌溉面积是影响福建省粮食总产量的3个最重要的因子,这可为今后福建省农业可持续发展提供参考。表4,参7。     

MC模式下基于多顾客定单的选择性生产问题

针对在大规模定制(masscustomization,MC)模式下,企业如何在自已的生产能力范围之内,以利润最大化及满足顾客的需求为目标,进行有效的生产指派的问题,提出了一个多目标规划模型该。该模型将定制产品的多属性假设为单属性进行研究,并将企业的利润最大化及顾客产品的满意度最大化作为模型的目标值,对众多顾客的个性化需求进行最优选择,对价格采取连续变量的方法。从运算结果可以得到哪些顾客所需的产品可以被选择生产,从而进行有效的生产指派。