基于组合赋权法的中小微企业信贷风险量化及预测

中小微企业具有规模较小、缺少抵押资产等特点，银行作为中小微企业的主要借贷来源承担着巨大的资金风险，大多数现存方法定性分析中小微企业的实际信贷水平，导致银行难以量化评估企业借贷风险。本文提出基于组合赋权法的中小微企业信贷风险量化及预测模型。通过挖掘票据交易数据构建多层次风险评估指标体系，分别采用基于指数标度的AHP法、CRITIC法得到信贷风险评价指标主观、客观权重，并依据最小鉴别信息原理得到综合权重。同时利用随机森林(Random Forest)预测中小微企业是否违约，并回归得到无违约情况的中小微企业信贷风险得分，并比照基于组合赋权法信贷风险量化得分，最终采取加权平均法量化信用得分，最终实现预测中小微企业信贷风险量化得分。     

城市型、应用型大学建设的理论与实践探析

城市型、应用型是北京联合大学在全面总结多年应用型大学建设经验和科学研判新形势新任务的基础上,对"十三五"时期应用型发展模式的新思考。这一表述是对学校办学定位和服务面向的创新性结合,是对应用型办学定位的守正,更是对城市型这一服务面向特征的凸显,对新时期地方大学的应用型发展模式创新具有重要的理论和现实价值。     

原初“是”代词说的来由及其面临的困境

原初"是"为指代词的观点,是系词来源的"代词说"的重要依据。原初"是"的指代词观面临诸多相反证据。首先,不可能以科学方法求得,只可能因错误推论间接得出。其次,汉代学者训释上古经典,遇"是"则照录,决不以"此"释"是"。再次,《尔雅》《说文》明示"是"、此"的对立。各种迹象显示,原初"是"与今天指代词模式相异。     

基于 LibSVM 的 CKSAAP 蛋白特征提取预测水稻蛋白质磷酸化位点

本文从swiss-prot中选取经过试验验证的水稻蛋白质磷酸化位点数据作为训练集合，应用蛋白质序列特征提取方法Composition of k-spaced residues pairs （CKSAAP），为利用SVM算法构建专门针对水稻蛋白质磷酸化位点的预测工具做准备。 CKSAAP方法利用在序列片断中残基的K个间隔距离的组成，进一步反映了残基之间的相关性。本文利用LibSVM软件包对已通过改进过得CKSAAP方法特征提取出来的数值特征对磷酸化位点进行预测，从而为之后构建水稻蛋白质磷酸化位点的预测工具做准备。结果表明，本文基于SVM和CKSAAP方法的水稻蛋白质磷酸化位点预测在丝氨酸，苏氨酸和酪氨酸的平均预测准确性为80．638％，马修斯系数为0．611。与PlantPhos和Musite的预测性能的对比结果显示，在磷酸化各氨基酸位点的预测性能高于PlantPhos及Musite。     

空管供电系统工程安装调试浅析

本文就民航空管供电系统工程的安装、检验调试进行简要介绍,包括安装前准备,安装、检验调试以及供电系统未来的发展趋势,并结合多年的安装调试经验,提出该系统在安装检验调试过程中的关键点。     

基础设施项目组合决策研究综述

基础设施是促进经济发展、社会进步和提高人民生活质量的重要工程,同时也影响着城市化进程和发展。政府对基础设施项目投资决策时,需要从众多待建的基础设施项目中选取符合要求的项目组合方案,同时满足BOT/PPP模式中政府部门、私人部门和社会公众的各方面利益。这就需要对待建项目进行综合评价和优化选择,才能使有限的资源发挥最大作用,为社会高效率地提供公共产品和服务。     

采用元路径时效衰减和引用模式划分的学术引文推荐

针对现有学术引文推荐算法中元路径特征无法衡量学术文献的时效性,且对元路径特征的利用和划分粒度较粗从而导致推荐精度不高的问题,提出了一种采用元路径时效衰减和引用模式划分的学术引文推荐方法。首先,利用元路径抽取丰富的引文特征,并在计算元路径特征时加入了时效衰减因子,提升了新发表文献的推荐精度;其次,提出了融合元路径特征的主题模型MpTM,该模型利用主题特征为文献划分引用模式,并联合学习文献的主题分布、引用模式和元路径特征权重,细化了元路径特征的粒度;最后,通过所有引用模式下的元路径特征加权值,为目标文献推荐学术引文。在AAN数据集上的实验结果表明:所提方法在准确率和召回率上平均提升约41.99%和22.43%,能够提升新发表文献和非权威文献的推荐精度,并能有效缓解引文链接的稀疏性问题。     

基于改进塘鹅算法优化BP神经网络的新型冠状病毒疫情预测

针对北京市和美国新型冠状病毒感染疫情的累计确诊人数的预测，提出了基于改进塘鹅优化算法（Improved Gannet Optimization Algorithm,IGOA）、优化反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BP）权值和偏差的预测模型。将原塘鹅优化算法中塘鹅的位置更新方式由迭代次数的线性关系修改为非线性关系，并引入了随机数，更准确地模拟塘鹅的捕食过程；在两个阶段均采用随机选择机制，并改进了开发阶段塘鹅的位置更新方式，有效地平衡了探索阶段和开发阶段。在实验阶段利用23个基准函数的极值寻优验证了IGOA的有效性，并建立预测模型IGOA-BP，对北京市和美国新型冠状病毒感染累计确诊人数进行预测。与其他7种比较模型相比，预测模型IGOA-BP的预测结果的均方误差（Mean Square Error,MSE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）均最小，表...     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

基于灰色马尔可夫模型的 我国地质人才总量预测及发展对策研究

人们对美好生活的向往不仅包括物质生活,更应该需要舒适、更优美的居住坏境。随着经济的发展,生态环境保护与资源开发兼顾的"两难"问题突出。化解这一难题需要不断提高地质行业的科技水平,其本质在于创新型高素质地质人才的培养。在我国国家生态文明建设背景下,以2009-2015年末全国地质行业在职人数为地质人才总量为基础数据,采用GM(1,1)灰色预测模型和马尔可夫修正模型,对我国习近平新时代社会经济发展阶段的地质人才总量变化进行预测,并得出未来12年我国地质人才总量。预测结果具有较高拟合度,据此综合分析未来我国地质人才资源的发展趋势并提出对策和建议。