基于BP神经网络的村镇银行信用风险预警模型的构建

随着农村金融政策的调整,大量的村镇银行成立。在我国由于农村经济薄弱、贷款客户复杂、金融服务不佳,存在的信用风险相当严重。为了降低村镇银行信贷风险,提升农村金融水平,有必要对信用风险进行研究。通过建立信贷风险预警模型,可以改善贷款决策质量,为贷款决策提供参考依据和技术支持。本文建立了基于BP神经网络的村镇银行信用风险预警模型,为村镇银行信用贷款的决策提供了可靠的科学依据。     

宙斯盾五大秘笈

<正>宙斯是古希腊神话中的"众神之神"。他手里除了有进攻利器"闪电杖"外,还有防守神物"宙斯盾"——一面雕有蛇发女妖美杜莎头像的盾牌。传说谁见了这面盾牌就会立即变成石头,宙斯盾因此得名……1969年12月,美国海军提出"空中预警与地面整合系统"的概念,由于其英文缩写(AEGIS)的意思刚好是希腊神话中的宙斯之盾,因而也被译为"宙斯盾"系统。宙斯盾系统通常搭载在巡洋舰或驱逐舰上,成为舰队的"眼睛",甚至是"大脑"。而搭载有宙斯盾系统的巡洋舰或驱逐舰,也就顺其自然地被称为宙斯盾舰。     

让饮用水更安全

2014年4月,兰州市自来水被发现苯超标,这次水污染事件引起全社会对饮用水安全的关注。中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室主任杨敏研究员为我们介绍了水质安全保障的方方面面。     

大学生网络集群行为的预警管理

大学生日常生活的网络化、利益诉求的多元化使网络集群行为成为校园客观存在的一种特殊的舆论现象。完善的预警管理是高校发展战略必不可少的一个组成部分。预警管理可以及时准确地对网络集群行为实施预测、预报，预警干预可以对网络不良趋势进行矫正，使大学生有效规范自身的思想和行为。     

基于视频图像识别的崩塌落石监测预警系统设计与实现

为了提高视频采集设备在地质灾害监测预警中的智能化水平,采用工程地质学、图像处理、通讯技术相结合的方法,编写了一套基于视频影像的崩塌落石检测代码,并设计了相应的硬件搭载设备.崩塌落石检测程序写入野外视频采集装置内运行,仅回传危险发生时的视频片段和报警结果,以降低系统对网落带宽的要求.该系统是在灾害发生后的起始时刻捕捉危险信号并发出警报,提供了辅助灾前预报的第二道防线.给出了系统在公路边坡和居民区山坡中的布设原则.以人工模拟滚石的方式测试了系统对崩塌落石的检测效果,发现错报率31.0%,漏报率10.3%,说明系统灵敏度可满足要求,但抗干扰能力还有待提高.     

早期预警评分表在母婴同室新生儿护理中的建立

新生儿早期预警评分表在母婴同室新生儿病情评估中的发挥作用,尽早识别异常新生儿。依据本院2012年1月至2014年12月母婴同室转出1664例的异常新生儿,数据分析,参考文献获得。建立新生儿母婴同室早期预警评分表十分必要。母婴同室护理人员运用感觉思维能力,通过新生儿早期预警评分表,对新生儿的精神状况、皮肤颜色、呼吸、哭声、体温、消化和刺激反应7项指标,结合血氧饱和度检测,主客观结合,进行评估,标准统一,差异缩小,便于护士操作评价,及时早期识别潜在危重新生儿。     

高新技术企业创新资金配置风险预警的FOA-SVM模型及实证

为了提高创新资金的运营效率和为企业创新活动提供有效支撑,按照高新技术企业创新资金配置的生态化要求,从资金的来源、使用、偿还、收益分配四个维度进行风险分析并构建风险预警指标,给出创新资金配置的生态目标,将支持向量机二分类问题扩展到多分类并与果蝇优化算法结合构建风险预警的FOA-SVM (fruit fly optimization algorithm and support vector machines)模型,确定警度和警限,选取117家医药制造企业2016年数据进行模型验证并与GA-SVM (genetic algorithm and support vector machines)模型进行比较分析,研究表明,FOA-SVM模型分类准确率高而且对于高风险的误判率低,可以实现对高新技术企业创新资金配置风险的分类预警,为优化创新资金配置、防范与控制创新资金配置风险提供依据.     

锂离子电池热失控及其预警方法

相较于传统储能器件,锂离子电池具备高能量密度、长循环寿命、无记忆效应等优点,已被广泛应用于便携电子设备、电动汽车以及大规模储能等领域中.然而,随着锂离子电池能量密度的不断提升,其安全性受到极大挑战,电池安全事故频发.热失控是导致电池安全性不佳的主要诱因,其受到滥用情况、电池初始状态、工作条件以及电池结构设计的影响,无法完全避免.了解锂离子电池热失控的内在机制和外部特征,对电池热失控进行检测和早期预警,避免热失控引发的灾难性安全事故发生,可显著提升电池安全性.本文系统介绍了锂离子电池热失控的主要诱因(包括电滥用、热滥用、机械滥用等)、热失控发生的过程及早期预警信号和方法(包括电池电压/电阻、温度、压力、气体、声音、烟雾、火焰等).最后,对未来锂离子电池热失控预警的高精度、宽应用范围的发展趋势进行分析和展望.     

信号设备故障诊断和智能分析系统

正卡斯柯信号有限公司开发的信号设备故障诊断和智能分析系统(SIDS)的主要研究内容及关键技术包括:(1)首创了基于信号设备的智能诊断关键技术,主要包括:故障推理演绎技术,该技术基于推理机的推理演绎技术,通过对故障二叉树的深度遍历算法来实现,其中推理机扮演了遍历过程的执行者的角色。隐患预警分析技术,通过提前发现     

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。