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911.
基于时间序列的模糊聚类与规则提取信用评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于多维时间序列模糊聚类与模糊规则提取技术相结合的模糊分类系统,将其应用于信用评价研究.该方法利用投影寻踪技术对多维时间序列数据进行降维处理并进行模糊分类;根据分类结果和最佳投影值提取模糊规则,采用梯形分布法生成三个模糊隶属函数;最后根据计算模糊贴近度确定样本的信用级别.实例证明该方法具有良好的评价效果和实用价值. 相似文献
912.
"后配额时代"代表全球纺织品贸易有了新的竞争平台,为我国纺织品出口企业提供了稳定的贸易环境,确保了我国纺织品出口持续有序的发展。然而,当前我国的纺织品出口企业仍然面临着诸多的发展瓶颈问题。文章从国际贸易摩擦及贸易壁垒不断,缺乏明确的产业定位及自主品牌创新能力,原材料能源价格上涨及劳动力成本上升,出口退税率下调及人民币持续升值,企业环保责任及社会责任缺失五个方面对其进行较为深入的解析,并简要分析其对策。 相似文献
913.
在重视产品安全方面,欧美传承一脉。相对而言,欧美的消费者对本地生产的产品信任度很高,欧美各国的产品检验机构对产自欧美的商品采取了宽松甚至免检的检验政策,但对来自欧美之外地区的商品,检验则异常的严格,所以我们常常听到中国出口到欧美的商品遭遇重重检验的消息。 相似文献
914.
自我国2001年正式启动上市公司退市机制以来,一定程度上规范了证券市场发展。但是退市制度本身的不完善,特别是制度执行过程中出现的新问题也不断显现。本文将着眼于现阶段我国资本市场环境的特殊性对退市机制进行探究,寻求更为全面、合理的解释,并提出相应的改进建议。 相似文献
915.
民营出口对农业剩余劳动力转移影响的实证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
着眼于农业剩余劳动力的行业分布差异,利用2001~2008年的省级面板数据,通过对被解释变量的逐项替换,实证研究了民营出口对农业剩余劳动力转移的影响,结果显示民营出口对于农业剩余劳动力转移具有显著的正效应,民营出口增加会显著地促进农业剩余劳动力向批零贸易及餐饮行业转移,而其对劳动力向计算机、金融等行业的转移效应则十分有限。 相似文献
916.
提出了一种自适应遗传模糊神经网络评估信用风险的模型,该模型在多子群遗传算法基础上,采用带控制参数的动态概率选择与最优保存策略相结合的混合选择策略,根据种群适应度标准差大小动态调整交叉和变异概率,并将BP算子嵌入遗传算法中,构建了多子群自适应遗传BP算法,并利用该算法优化网络的连接权值和模糊参数。将所建模型应用到信用评估中,并与BP神经网络、ANFIS以及遗传神经网络模型预测效果进行比较,结果表明该模型对信用评估具有更好的泛化能力和更高的预测准确度。 相似文献
917.
交易对手间违约行为的相互影响,通常被衍生产品定价模型所忽略.针对该问题,提出了非线性环形违约强度模型的构造方法,并将其分别应用于CDS与欧式期权定价中.分析结果表明:当考虑环形违约相关及市场风险因素对交易双方违约强度的共同影响时,模型得到的具有非线性变化趋势的CDS利差与期权价格均低于已有模型的结果,表明交易对手间环形违约行为的相互影响蕴含着更高的信用风险,而上述2类衍生品的传统定价方法均高估了相应的价值.并且发现:考虑交易对手违约相关性的期权定价模型对于违约概率和回收率的敏感性均强于已有模型. 相似文献
918.
919.
针对现有钻井过程中溢流检测方法无法检测微溢流量,对深井和复杂井井控提出挑战,展开了精细控压钻井
溢流检测及模拟研究。研究中通过对比出入口微流量变化,提出了精细控压钻井溢流检测和分析方法;根据气液两相
流理论,建立了井筒气侵期间流动计算模型。将该检测方法应用于塔中某井进行试验,结果表明:精细控压钻井系统
溢流检测方法可以准确检测溢流的发生和累积溢流量;根据气液两相流模型,可以模拟精细控压钻井不同回压时井筒
流动参数的变化;该检测方法在现场试验中检测结果和模拟结果一致。精细控压钻井系统溢流检测方法能够准确检
测溢流发生,该检测方法具有可行性和可靠性,可对控压钻井发现和控制溢流提供了理论支持。 相似文献
920.
利用EVAP-COND软件计算分析了风速均匀分布以及风速呈下三角、上三角、中三角分布对双排管两流路蒸发器性能的影响,结果表明:风速分布越均匀,蒸发器的换热量越大,风速呈中三角、上三角和下三角分布时蒸发器的换热量分别比均匀分布时小8.5%、34.3%和35.3%;风速非均匀分布使两支路的风量不同,导致总传热系数减小,从而使得蒸发器的换热量减小;两支路的风量差别越大,制冷剂出口状态差别越大,制冷剂流量就越小,蒸发器的总换热量也就越小;风量大的支路易产生逆向传热现象,这更加恶化了蒸发器的传热性能,而空气温度低于制冷剂温度是逆向传热产生的原因;风速非均匀分布时,支路数对蒸发器的性能影响非常显著,存在着使蒸发器换热量最大化的最佳支路数. 相似文献