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将粗糙集和支持向量机相结合,提出利用粗糙集和支持向量机的银行借贷风险预测模型,提高银行个人借贷风险预测精度,为银行判断是否同意借贷提供参考和依据。该模型首先将银行样本数据形成初始决策表,对其进行数据预处理;然后用属性相似度的属性约简算法对决策表进行属性约简,去除冗余属性,获得高效的决策规则;最后将约简后的最小属性作为4种不同核函数的支持向量机学习样本,构建预测模型且进行预测评价对比分析。实验结果表明,使用相同训练样本,高斯核函数的支持向量机预测模型的准确率最高且为93%,说明该预测模型具有较高的精度。通过实验分析,构建预测模型有效地预测了银行借贷风险,且为银行借贷管理提供辅助决策。 相似文献
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目前心墙堆石坝施工过程可视化仿真研究多是基于施工仿真结果构建的纯虚拟三维可视化,其地形模型多根据前期勘测数据建立,其渲染消耗资源多且不易被修改,且与实际施工场景有很大差别.针对此问题,将增强现实技术(AR)引入水利水电工程施工仿真中,提出了基于增强现实的心墙堆石坝施工过程可视化仿真方法,该方法主要解决两个方面的问题:如何利用虚拟相机的三维注册技术解决虚拟场景与真实场景不处于同一空间的问题,以使可视化仿真具有动态时效性;如何通过视频监控获取的三维场景信息与虚拟物体叠加,以解决传统可视化仿真中地形模型占用过多资源的问题,并提高可视化仿真效率.结合西南某大型水利水电工程,利用AR技术对该工程的施工进度仿真进行可视化展示.首先在无需建立地形模型的情况下实现了施工仿真和施工现场的紧密结合;其次,基于web service的数据查询和传输实现仿真成果的交互式动态三维场景查询,同时通过基于硬件的增强现实方法以更少的资源消耗实现了更真实直观的可视化仿真,为水利水电工程施工可视化仿真提供了新思路. 相似文献
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