基于Levenberg-Marquardt神经网络的企业资信评估方法研究

企业资信评估问题是一个复杂的非线性问题,而神经网络技术可实现非线性关系的隐式表达。文章提出将基于Levenberg-Marquardt算法的多层前馈型神经网络用于资信评估,并通过MATLAB软件及其神经网络工具对其进行仿真计算。实验结果表明,企业资信神经网络评估模型收敛速度快,准确率较高,具有一定的实用价值。     

基于LM算法的企业资信网络评估模型研究

针对当前企业资信评估方法的不足,提出将基于Levenberg-Marquard(LM)算法的前向多层神经网络用于企业资信评估,并通过MATLAB神经网络工具对其进行模拟计算。实验结果表明,该方法稳定、快捷、预测准确,对企业资信评估有着良好的性能。     

企业资信的BP神经网络评估模型研究

在现代信用经济社会中,提高资信评估的准确度和科学性极其重要.企业资信评估是一个多因素的非线性问题,传统的统计学方法无法抓住资信评估的复杂本质,而神经网络可实现非线性关系的隐式表达.因此,该文提出将BP神经网络用于企业资信评估,建立了企业资信的BP神经网络评估模型,并通过MATLAB软件及其神经网络工具对其进行仿真计算.实验结果表明,该方法稳定、快捷,评价结果有效、可靠,对企业资信评估有着良好的性能.     

基于蚁群算法的神经网络在企业资信评估中的应用

BP算法在资信评估中应用较为广泛，但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。提出一种新的企业资信评估模型，该模型将蚁群算法和神经网络结合起来，使其既具有神经网络的广泛映射能力，又有蚁群算法带来的高效率，全局收敛，分布式计算等特点。实验表明,基于蚁群算法的神经网络对企业资信评估有着良好的性能。     

基于区域划分的kNN文本快速分类算法研究

kNN方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法,在文本分类中广泛应用。为提高其分类效率,提出一种基于区域划分的kNN文本快速分类算法。将训练样本集按空间分布情况划分成若干区域,根据测试样本与各区域之间的位置关系快速查找其k个最近邻,从而大大降低kNN算法的计算量。数学推理和实验结果均表明,该算法在确保kNN分类器准确率不变的前提下,显著提高了分类效率。     

基于马氏距离判别法的企业资信评估

针对基于传统统计学的企业资信评估方法的不足,提出基于距离判别法的企业资信评估方法,并用实例通过Matlab软件及其相应工具对其进行了计算判别.结果表明,基于距离判别法的企业资信评估方案,可快捷、准确、有效地评价企业是否处于破产状态,为企业资信评估提供可靠的依据.     

制造业中小企业的资信评估研究

本文针对制造业中小企业的特点,建立了一套适合该类型企业的资信评估指标体系,并且基于改进型BP神经网络算法对该评估体系的各项资信指标权值进行训练,使网络输出达到理想精度。经实验数据证明,该算法应用于资信评估具有较高的预测精度。     

基于粒计算的K-medoids聚类算法

传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为克服传统K-medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷,提出一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。算法引入粒度概念,定义新的样本相似度函数,基于等价关系产生粒子,根据粒子包含样本多少定义粒子密度,选择密度较大的前K个粒子的中心样本点作为K-medoids聚类算法的初始聚类中心,实现K-medoids聚类。UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明了基于粒计算的K-medoids聚类算法能得到更好的初始聚类中心,聚类准确率和聚类误差平方和优于传统K-medoids和快速K-medoids聚类算法,具有更稳定的聚类结果,且适用于大规模数据集。     

一种基于聚类技术软切换的双模式盲均衡算法

传统双模式算法中的切换时机一般采用经验确定,在迭代达到一定次数或者均方误差(MSE)降低到某一范围时硬性将算法进行切换.针对这种情况,提出了一种基于聚类技术的软判决双模式均衡算法,在不影响算法的收敛速度和精度前提下,让算法间自动进行切换,更具有实际意义和价值.该算法首先通过分析初始均衡算法输出的星座图信息,再使用减法聚类获得粗略的星座图轮廓,最后采用模糊C-均值(FCM)聚类进行二次处理,以获得精准的星座图信息.若所得星座图符合判断标准则切换至后续算法完成均衡,实现了算法中的软切换.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于贝叶斯正则化神经网络的企业资信评估

在市场经济系统研究中,资信评估作为市场经济中的监督力量,是投资者的重要参考依据.科学准确的资信评估可以辅助决策,降低投资者风险.针对当前企业资信评估方法的不足,为了准确评估资信效果,提出将基于贝叶斯正则化的前向多层神经网络用于企业资信评估,通过新的误差函数可以减少网络的有效权值和阈值,并使网络训练输出更加平滑,从而增强网络的泛化性能.并通过MATLAB软件及其神经网络工具进行仿真计算.结果表明,贝叶斯正则化神经网络稳定、快捷、评价结果可靠准确,可作为于企业资信评估依据.     

基于MAS的信用评估系统建模研究

加强信用风险防范是当前企业关注的一个主要问题。信用评估涉及到财务、金融、管理、预测等定性、定量因素 ,由众多来自不同领域的专家协同工作。针对于此 ,构建了CSCW环境下多Agent的系统结构模型 ,由CSCW提供一个虚拟的协同工作空间 ,在协同机制作用下由模型库、知识库、决策Agent、系统集成Agent,以及特殊的Agent(评估专家 )组成的多Agent系统 ,实现人的“智慧”和机器的“智能”有机结合 ,保证了信用评估系统运行的高效性 (效率、效果 )。     

按订单生产的高级计划与排程系统研究

分析离散型按订单生产的中小企业生产过程,建立生产计划系统模型,采用模拟退火算法设计了基于订单的生产计划和排程系统.     

基于蚁群——遗传混合算法的高级计划与排产系统应用研究

生产管理系统是制造业中最为复杂的系统之一,高级计划与排产(Advanced Planning and Scheduling以下简称APS)是其重点与难点。由于生产的复杂性与不确定性,当前企业的生产计划编制方法虽多但效果不尽人意,特别是中小企业的现行生产计划与排产系统尤是如此。本文以江门某塑胶丝花行业为背景,以生产计划编制为研究对象,以计划编制的优化为主要内容,结合蚁群算法、遗传算法及其混合应用等算法理论与多种数学及智能信息技术方法,对建立一个能有效提高企业生产计划编制水平的APS系统应用进行了研究。     

基于ERP的CRM系统模型

通过分析企业资源计划系统 (ERP)存在的问题 ,提出了客户关系管理 (CRM)的管理思想及其实现原理 ,集中说明了CRM中的数据处理过程、数据仓库的应用、ERP与CRM的无缝连接 ,以及基于ERP的CRM系统模型的建立及该系统对企业的重要性。     

面向Web服务的ERP协同集成框架研究

面向服务体系结构作为新一代分布式计算范式而成为研究企业应用集成这一领域的最新热点。但现有的工作尚未明确界定基于Web服务的ERP集成框架模型和实现机制。文章从企业分布式计算和XML技术发展融合的角度提出了一个新的基于Web服务的ERP协同集成框架。在给出Web服务形式化定义的基础上,对6层核心协议栈规范进行了扩充,定义了特定领域服务协同标识语言的基本元素,使协议规范不仅适用于Web服务,而且适用于企业内部的应用程序和应用程序内部组件的描述、发现和集成。建立了基于Web服务集成框架的支撑平台,并将该平台用于企业的整个ERP集成过程中。     

Using Fuzzy Analytic Network Process to assess the risks in enterprise resource planning system implementation

The aim of this paper was to evaluate the risk level for both intra-organizational cultures and for different industries in implementing an enterprise resource planning (ERP) system. This study adopts the Fuzzy Analytic Network Process (FANP) method to assess ERP implementation risks, which were categorized into four dimensions: management and execution, software system, users, and technology planning. An empirical survey was conducted that utilized the collected survey data of 20 ERP experts in Taiwan to assess, rank, and improve the critical risks of ERP implementation via the FANP method. Based on the results of the FANP method, a follow-up survey of ERP end-users in different departments of three industries was conducted to assess how intra-organizational cultures and cross-industries affect users’ perceived risks a real world scenario. Our research results demonstrated that “lack of management support and assistance” is vital risk for a successful ERP implementation. Top management support and involvement are crucial and essential factors to the success of a firm's ERP implementation. “Ineffective communication with users” was found to be the second highest risk factor. The benefits of using the FANP method for evaluating the risk factors come from the clear priority weights between alternatives. Finally, this study provides suggestions to help enterprises decrease ERP risks, and enhance the chances of success of ERP implementations among intra-organizational cultures and across-industries.     

基于电子商务的ERP系统

结合电子商务及Internet的特点,探讨了基于电子商务的ERP系统的网络结构、通信管理和系统架构及其联网等问题。     

基于Z语言的ERP系统框架设计

文章根据ERP系统的特点,提出在系统设计阶段,采用形式化标记语言——Z语言对系统框架进行精确描述,以期提高系统构建的可靠性,降低开发风险,减少维护成本。文中根据三层框架结构,分层描述了公共对象层,业务处理层和调度层的状态模式和操作模式,为框架的实现提供了理论保障。     

基于FCM聚类的奖学金评定方法

传统的奖学金评定方法是按照学生总成绩的高低作为评定依据.把一个多因数的问题简单化,使它成为一个单一的问题来处理.这种方法显然不合理.针对这个问题.采用基于模糊划分的模糊C-均值方法.对学生进行奖学金评定.为评审人员提供了一种比较科学、公正的评审方法.     

基于Web Services 的企业e-ERP系统集成模型*

如何利用Web Services 更好地实现企业的应用集成是当前的一个研究热点。提出了基于Web Services 的企业eERP系统的体系结构和应用集成模型,并讨论了其特点及实现方法。