神经网络的企业信用风险评估应用研究

研究企业信用风险评估准确性问题,企业存在产品质量、不良贷款等信用风险问题,企业信用风险是多种因素的综合结果,存在着不确定、非线性、随机性等特点,无法建立确定数学评估模型。只能根据专家评估指标为依据。为了提高企业信用风险评估准确率,提出一种BP神经网络的企业信用风险评估方法。先采用层次分析法构建风险评估指标体系,再用专家系统对评估指标进行量化打分,最后采用BP神经网络对企业信用风险指标进行非线性学习,并对企业信用风险等级进行评估。实验结果表明,BP神经网络的企业信用风险评估模模型能显著提高评估准确率,并能够反映企业信用风险的随机性变化特点,使评估结果更加符合实际情况,为企业信用风险评估提供了参考。     

基于案例推理的企业信用评估系统

文章把基于案例的推理方法运用于商业企业的信用评估中，其中采用多元统计方法中的主成分分析法简化了传统的案例相似度的运算，建立了企业信用评估系统的模型，并叙述了实现企业信用评估系统的关键技术。     

基于混合型专家系统的资信评估系统模型设计与实现

文章探讨将人工神经网络与专家系统结合应用于商业银行企业信用评估，并以一个混合型专家系统ECAMES（Enterprise Credit Assessment Mixed Expert System)为例，阐述了混合型专家系统模型的设计与实现。     

基于改进型BP神经网络的信用评估系统研究

通过研究企业信用评估中的模型问题,为企业经营活动和决策过程提供信息支持。介绍了几种常用的信用评估模型,通过分析它们在评估中的缺陷,提出基于改进型BP神经网络的信用评估模型。在建立指标体系和输出机制的基础上,讨论了基于信用评估模型的评估系统的设计与实现。对模型和评估系统的不足进行了分析,并提出了改进建议。     

人工神经网络在企业信用评级系统设计中的应用研究

本课题打破传统的企业信用评级系统设计方法，应用先进的人工神经网络技术来实现企业信用评级系统的设计。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应等优良性能，经能较好的处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本系统利用该技术克服了企业信用评级系统难以建立，评级指标和指标权值的选取等困难．使评级结果具有动态性，快速跟踪企业内外环境的变化，同时使评级系统也具有动态性，提高系统的鲁棒性。     

面向企业信用评估的分布式隐私保护数据挖掘

介绍企业信用评估和当前隐私保护数据挖掘技术的最新进展,利用适用于企业信用评估的大规模分布式隐私保护数据挖掘架构,讨论了基于该架构的面向企业信用评估的分布式隐私保护数据挖掘。该研究不仅将有助于大规模分布式环境下的隐私保护数据挖掘系统的研发,而且能够有力推动“信用中国”的建设步伐,以达到更好地服务经济的目的。     

基于PSO-BP神经网络的企业信用风险评估模型研究

企业信用风险评估是金融领域的重要课题.本文针对单独运用BP神经网络评估信用风险时存在的不足,提出了一种基于PSO-BP神经网络的企业信用风险评估模型.该模型首先应用主成分分析方法降低输入BP网络的信用评估指标维数,并且采用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值.实验表明,新模型采用的算法具有收敛速度快,预测精度高的优点,是一种有效可靠的企业信用风险评估模型.     

基于支持向量机的企业信用评估模型

一、简介 企业在经济活动中,信用是至关重要的.在当今的市场经济环境中,信用主要分为企业信用和个人信用两种,其中以企业信用为核心.但目前我国的企业信用体系还没有建立起来,企业信用体系的缺位,成为企业做大做强的一大障碍,也成为中国经济发展的巨大阻力.因此建立企业信用评估体系是一项非常迫切的任务.     

信用服务体系开始试点 中关村企业将有案可查

中关村科技园区企业信用服务体系由中关村企业信用信息服务中心和信用服务中介机构两大部分组成。信用服务中心从工商、税务、劳动、质监等政府部门采集信息并向中介机构提供,信用中介机构专门从事企业信用评估、证信、信用管理等业务     

基于支持向量机的企业信用评估模型

一、简介 　　企业在经济活动中,信用是至关重要的.在当今的市场经济环境中,信用主要分为企业信用和个人信用两种,其中以企业信用为核心.但目前我国的企业信用体系还没有建立起来,企业信用体系的缺位,成为企业做大做强的一大障碍,也成为中国经济发展的巨大阻力.因此建立企业信用评估体系是一项非常迫切的任务. 　　……     

模糊神经网络在纳税信用评估中的应用研究

由于纳税评估过程中存在不精确、模糊以及冗余信息,传统评估模型多数采用经验法和比较法,缺乏科学性和公正性,评估结果正确率低。为了提高纳税信用等级评估的正确率,提出了一种采用模糊神经网络的纳税信用等级评估模型。首先利用模糊逻辑推理对纳税评估过程中的不精确、模糊的信息进行有效的处理,然后利用训练数据对神经网络模型进行训练学习,获得纳税评估指标和信用等级间的评估模型,最后通过利用测试集对模型进行验证,结果表明,模糊神经网络方法提高了纳税信用等级评估的正确率,为税收信用评估提供有效的依据。     

基于神经网络的企业信息系统效益评价研究

为了对企业信息系统评价的重点——效益评价进行更加精确、客观、科学的评价,首先建立了信息系统效益评价指标体系,然后结合神经网络的自学习能力,提出了一种基于神经网络的信息系统效益评价方法。通过网络的训练样本,确定评价中的变量参数,训练好的网络就可用来对信息系统效益进行评价。应用表明,该方法克服了由专家确定变量参数的缺点,达到了评价结果更好的客观性、科学性,具有很高的应用价值。     

基于径向基函数神经网络的信用评分模型研究

对信用风险、信用评分进行了分析，在综合分析国内外企业信用评分指标体系的基础上，结合我国企业信用评分的特点，建立了适合我国企业信用评价的指标体系。结合国内外相关研究的现状与进展，及信用评分本身所具有的特点，建立了基于径向基函数神经网络的信用评分模型，利用现有数据分别进行判别和分析，研究其计算结果与实际情况的差距，然后使用改进的RBFNN学习算法，对径向基函数神经网络进行了学习训练，得到了令人满意的评价结果。利用该模型建立的评分系统具有进一步研究和推广应用的价值。     

基于径向基函数神经网络的信用评分模型研究

对信用风险、信用评分进行了分析,在综合分析国内外企业信用评分指标体系的基础上,结合我国企业信用评分的特点,建立了适合我国企业信用评价的指标体系。结合国内外相关研究的现状与进展,及信用评分本身所具有的特点,建立了基于径向基函数神经网络的信用评分模型,利用现有数据分别进行判别和分析,研究其计算结果与实际情况的差距,然后使用改进的RBFNN学习算法,对径向基函数神经网络进行了学习训练,得到了令人满意的评价结果。利用该模型建立的评分系统具有进一步研究和推广应用的价值。     

基于智能合约和企业信用的访问控制模型

传统供应链服务的发展面临诸多痛点, 包括造假风险、企业信息孤岛、核心企业信用不能跨级传递、违约风险高等. 针对供应链企业信息孤岛以及非法用户对网络资源的非授权访问等问题, 本文提出了一种基于智能合约和企业信用的访问控制模型, 用以保障果品质量溯源系统的数据安全性和完整性. 该模型将RBAC和ABAC相结合, 以智能合约...     

网络用户行为信用评估方法研究

当前,在互联网上已形成一个与现实社会平行的另外一个社会,传统的网络管理体系较少考虑到互联网的社会性,因而对互联网的管理和治理问题缺乏充分的理论支持,互联网秩序正在遭受不良上网行为和不良信息的严重挑战。网络管理的主要矛盾正在由网络基础设施管理转变为网络用户行为管理。本文研究基于信用评估的网络管理方法,把传统的信用评估思想引入到网络用户行为管理中,并融合网络技术、数理分析、管理科学和其它相关领域的优秀成果,从更高的角度和更广的范围思考和规划未来互联网的管理,提出并实践新的网络管理理念和技术架构,建立科学的、适合互联网管理特点的网络信用评估模型和体系,为构建网络信用体系提供理论支持。     

浅谈企业内部信息网络安全防护体系建设

随着网络技术的迅速发展,使网络在企业中的使用程度越来越高.网络技术安全也直接影响到企业的内部信息安全,网络技术越先进对企业信息安全影响越大,因此,建立完善的企业内部信息网络安全防护体系具有重要意义,本文就企业内部信息网络安全防护体系的建立的相关知识进行论述,并以广西某企业内部信息网络安全防护体系建设为实例进行分析.     

知识型员工任务评价信息系统的指标模型

为解决企业人才评价和成长问题,以B/S模式构建企业任务分派、评价及分析网络信息系统。针对企业知识型员工的任务和创新业绩管理构建较为实用的评价、统计、分析指标模型,使管理者能及时全面地对下属知识型员工的任务或创新业绩进行评价、统计、数据积累及趋势分析。此外,还可以辅助高层管理者动态深入地分析员工个体能力,为网络信息系统中知识型员工的人才识别和筛选机制奠定基础。