对外投资项目风险评估方法研究

研究对外投资项目风险准确评估问题。由于对外投资项目风险评估数据源主要来自专家经验和仿真数据,评估指标间存在依存关系和反馈作用,导致传统评估方法很难进行精确评估。为了提高评估精度,将改进后的群体网络层次分析法与模糊综合评价法相结合,提出了一种适用于对外投资项目风险评估的方法。首先利用德尔菲法建立对外投资项目风险评估指标体系,然后利用群体网络层次分析法确定各指标的综合权重,最后使用模糊评判模型对风险进行计算。以具体实例进行仿真,结果表明改进方法可以有效的评估对外投资项目风险等级,使专家经验较好地服务于风险评估过程,提高了评估结果的科学性和准确性,为对外投资项目风险提供了一种新的评估方法。     

基于数据挖掘的AHP算法在职业教育教学评价系统中的应用

以当前的职业学校教育教学为平台,就如何将数据挖掘与教学质量评价指标相结合的问题进行研究,通过借鉴国内外职业教师教学质量评价指标体系的有效挖掘,解决目前教学质量评价指标分数比例的不合理性,提出运用AHP算法来确定教学质量评价指标比例,使教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

模糊综合评价法在科技项目验收评价中的应用

为了科学的进行科技项目验收评价,以广东省工业攻关项目为评价对象,对科技项目验收流程进行改进,建立科技项目验收财务和技术评价指标体系,采用模糊综合评价的方法,构建科技项目验收评价模型,对评价模型进行科技项目材料验收实例验证,实例验证表明,该模型应用具有较高的吻合度,相对于传统的专家会议法更为科学、合理,为科技项目验收评估信息系统的实现提供理论方法.     

煤矿供电系统电能质量综合评价

针对煤矿企业非线性设备日益增多而带来的电能质量问题,提出了煤矿电能质量评价指标及综合评价方法。首先根据非线性设备对煤矿供电系统的影响,建立了煤矿电能质量评价指标体系;其次,提出将改进层次法(主观赋权法)和熵权法(客观赋权法)相结合来确定评价指标的组合权重;最后,采用概率论和模糊数学相结合的方法对煤矿电能质量进行了综合评价。实例分析结果验证了所提煤矿电能质量评价指标体系的合理性和综合评价方法的可行性。     

决策树技术在教学质量评价中的应用研究

对目前学校教学质量评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理现象进行分析,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行研究.通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于决策树技术的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效.     

基于大数据挖掘的现代学徒制教育模式成效评价方法

为提升现代学徒制教育模式成效评价的可靠性,引入大数据挖掘技术,开展现代学徒制教育模式成效评价方法研究。将大数据挖掘技术中前馈神经网络模型作为核心,构建现代学徒制教育模式成效评价模型;利用大数据技术预处理评价数据;通过筛选评价指标构建评价体系和划分评价等级,设计成效评价方法。实验结果表明,设计的评价方法的评价结果更符合实际,最大误差仅为0.06,具备较高的可靠性。     

决策树技术在教学质量评价中的应用研究

对目前学校教学质量评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理现象进行分析,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行研究。通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于决策树技术的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

基于熵权系数与 TOPSIS集成评价决策方法的研究

对于信息系统方案评价这种复杂问题提出一种新的方法，以避免主观判断的不确定性和随意性。针对传统信息系统项目评标中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足，提出了将主观判断与客观情况相结合、定性定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数，进而将TOPSIS法与熵权系数综合集成进行合理方案的评价。将该方法应用于评标过程的实践，取得了较为满意的结果。     

T公司软件项目实施风险管理研究

运用德尔菲法、层次分析法和熵权法进行T公司软件项目实施风险因素评价体系的构建和指标权重的确定。构 建了一套由财务风险、技术风险、管理风险、外部风险4个一级指标和需求风险、功能实现风险、内部人员风险、客户人员风险 等20个二级指标组成的软件项目实施风险因素评价指标体系。建立了一套软件项目实施风险因素评价指标体系,提高了T 公司软件项目实施风险管理水平,为项目顺利实施提供了保障。     

一种耦合赋权的网络安全评价模型

采用加速遗传算法的模糊层次分析法(AHP)筛选指标,构建计算机网络安全评价指标体系,提出基于主客观赋权相结合的改进 AHP以及信息熵耦合赋权法,对影响网络安全的因素重要性进行排序,利用模糊综合评判法建立网络安全评价模型。实例应用结果表明,该模型的评价结果客观合理。     

财务困境预测模型与仿真研究

公司财务困境受到决策者、市场、经济和政策多种因素影响,针对传统预测方法预测精度低缺陷,提出了一种贝叶斯判别分析的财务困境预测方法。首先选用了反映公司财务状况的24个指标作判别因子,建立了公司财务困境的贝叶斯判别分析模型,然后采用85个上市公司的实际数据作为学习样本建立贝叶斯判别函数,以交差确认估计法对判别准则进行评价,以验证模型的有效性,最后利用判别函数对5个待评价公司进行预测,得到判别函数值,进行仿真。结果表明,采用贝叶斯判别分析模型提高了公司财务困境的预测精度,是一种有效的财务困境预测方法。     

基于关系图谱的科技数据分析算法

随着科技数据量的不断增长,各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据,需要针对分散数据进行整理、分析,最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在关系数据库中关联关系的分析效果不佳,为了提高分析效率,文中引入了关系图谱进行数据处理。首先,提出了一种基于词频的实体搜索与定位算法来提取实体和关系,并构建关系图谱;其次,对关系图谱进行分析,提出了一种基于改进FP-growth的图数据频繁项挖掘算法;然后,设计了基于图数据的数据筛选流程,进行数据的筛选、分析,并定义评分矩阵,对待筛选数据情况进行评价,最终给出分析意见,且数据筛选的评价标准可以进行自定义;最后,结合构建的关系图谱,将算法进行了实际应用,并将其封装为服务。实验结果表明,提出的基于改进FP-growth的频繁项挖掘算法相比传统FP-growth算法在时间上有10%~12%的提升,数据筛选过程的准确率达到97%左右。     

基于灰色系统理论的财务风险评价方法

准确的财务风险评价是预防和化解企业财务危机的有效措施.文中提出了一种基于灰色系统理论的企业财务风险评价方法.该方法采用灰色系统理论构建财务评价模型,从企业财务指标和非财务指标两个方面生成评价指标体系.基于混沌模型对粒子群进行改进,采用改进后的粒子群算法对灰色系统权值进行优化.最后以某房地产企业数据进行了实验分析.结果表明,该方法能够有效完成企业财务风险评价,且具有较高的评价准确度.     

基于OWA算子和可拓云模型的PPP项目绩效评价——以经营性PPP项目为研究对象

项目绩效评价在识别项目问题,提出改进措施,为后续项目提供借鉴方面,具有非常重要的作用。针对经营性PPP项目绩效评价特性,在综合考虑效率性、经济性、效果性、公平性、环保性的基础上,构建经营性PPP项目绩效评价指标体系,采用OWA算子赋权法确定经营性PPP项目绩效评价指标的权重,借助云模型在处理评价指标值的不确定性和可拓方法在信息挖掘方面的优势,建立经营性PPP项目绩效综合评价模型。通过实际工程的案例分析,证明了经营性PPP项目绩效评价模型具有较高的实用性。     

智能知识地图挖掘数据的金融危机早期预警

针对传统模糊认知图和知识地图数据挖掘效率偏低且预测准确性不高的问题,提出了基于智能知识地图的数据挖掘方法。利用成对变量的离散、映射从原始数据构建散布图;定义四元组模糊关联规则,在此基础上构建智能知识地图;根据关联节点数目识别中枢节点和不活动节点。实验利用静态分析评估了系统结构的不确定性,通过时域分析揭示了知识地图主要属性的演变过程,对上证50指数公司的金融数据分析验证了所提方法的有效性,实验结果表明,所提方法在金融危机预警方面取得非常准确的预测效果,为决策者掌控公司运营状况提供了强有力的危机预警工具。     

A Data Mining Approach for Retailing Bank Customer Attrition Analysis

Deregulation within the financial service industries and the widespread acceptance of new technologies is increasing competition in the finance marketplace. Central to the business strategy of every financial service company is the ability to retain existing customers and reach new prospective customers. Data mining is adopted to play an important role in these efforts. In this paper, we present a data mining approach for analyzing retailing bank customer attrition. We discuss the challenging issues such as highly skewed data, time series data unrolling, leaker field detection etc, and the procedure of a data mining project for the attrition analysis for retailing bank customers. We use lift as a proper measure for attrition analysis and compare the lift of data mining models of decision tree, boosted naïve Bayesian network, selective Bayesian network, neural network and the ensemble of classifiers of the above methods. Some interesting findings are reported. Our research work demonstrates the effectiveness and efficiency of data mining in attrition analysis for retailing bank.     

改进型遗传算法应用于酒店客户资料挖掘

根据关联规则挖掘的特点,提出了对遗传算法中适应度函数的构造,数据的编码等问题的改进方案,通过对"早熟"问题的分析,将改进的自适应交叉概率Pc和变异概率Pm算法应用到遗传算法中来。最后给出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,并应用到酒店信息管理系统中验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的股票市场选择模型

为提高投资者在股票市场的收益,解决在证券投资中股票选择这一重要问题,提出一种基于遗传算法的股票选择模型。算法以上市公司的财务指标为样本特征,为克服K-means算法的不稳定性,采用基于遗传算法的K-means算法对同一板块股票进行聚类分析,剔除财务指标较差的一类中的股票。对筛选条件编码,为解决传统遗传算法处理复杂问题时存在的过早收敛现象,提出改进的遗传算子,利用改进的遗传算法寻找使股票市场投资收益最大化的选股模型参数。实验结果表明,该算法在股票选择上具有较好的效果,可供市场投资者借鉴。     

基于大数据的电网规划精益分析平台研究与应用

随着新能源的大量接入和用户的广泛参与,电网企业的数据呈指数级增长,电网规划部门迫切需要运用大数据的分析手段提高规划决策的精准性。本文以地市供电公司的实体业务为切入点,基于地理位置信息,在数据融合贯通的基础上,运用数据可视化技术多维度动态展示地区电网负荷分布和电网供给能力,辅助规划人员快速发现负荷分布规律和电网薄弱点。运用大数据分析挖掘方法构建基于负荷特性分析的负荷预测模型,支撑电网项目和运行方式安排。打破电网负载问题的单一评价方法,建立可度量的电网综合评价体系及模型,为电网项目统筹提供量化依据。基于大数据的电网规划精益分析平台通过电网负荷可视化展示,有效提升了电网诊断分析效率,运用大数据分析方法提高了地区最大负荷的预测精度,实现了电网问题的数字化评估,提高了电网规划投资决策的精准性。     

入侵检测系统中的数值型关联规则挖掘方法

入侵检测技术弥补了传统安全机制的一些缺陷。基于数据挖掘的入侵检测系统的挖掘算法尚有不足之处。通过对聚类分析和关联分析的算法分别进行改进，构建出新的基于数值属性关联规则挖掘算法的入侵检测系统。运用此系统进行入侵检测实验，实验结果证明改进的算法效果良好。