基于SVM混合集成的信用风险评估模型

准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和AdaBoost两种流行策略的合成,能提高组合成员分类器的多样性,从而提高集成学习模型的预测准确率。模型在两组公开信用数据集上进行了应用,实验结果表明基于RSA的SVM的集成学习模型可以作为信用风险评估的有效模型。     

基于支持向量机的电力客户信用评价

结合我国电力客户基本情况,建立了电力客户信用评价指标体系。首先对定量指标进行无量纲化处理,用梯形模糊数表示描述定性指标的语言变量,并用梯形模糊数的μ-期望值将其明确化为确定的非模糊价值量。最后运用支持向量机对电力客户信用进行评价,借助于支持向量机工具箱OSU_SVM3.00,在Matlab6.5中予以实现。实验结果表明该方法是用于电力客户信用评价的有效方法。     

临床心电信号工频干扰小波去噪方法对比分析

针对临床心电信号存在的工频干扰,基于小波变换方法,从实用性角度对比分析了三种去噪方法;频域强制去噪法:先对小波系数进行傅立叶分解,将受噪声干扰严重的系数置零,再进行小波重构;此法得到的信号较光滑,但有可能丢失有用信息;能量阈值去噪法:根据提前设定的能量恢复指数,得到预定阈值作为门限,保留一定的细节系数和全部近似系数重构小波;此法简化并优化了传统阈值的选取,较好保留了信号中的突变部分;默认阈值去噪法:其可信度较低,但仍可满足非高精度数据处理的要求;在实际临床应用中,可根据实际情况和处理精度选取合适的去噪方法,为进一步研究临床心电信号预处理奠定基础。     

基于BP算法和Petri网的柔性制造系统故障诊断

针对传统Petri网难以精确描述故障发生的不确定性以及缺乏学习能力的缺点,将BP神经网络和加权模糊Petri网相结合,定义了一种新的能对故障进行诊断的模型——BPFPN网(A net based on BP and FPN),并提出了对BPFPN网故障诊断模型进行构造的算法,以及一种将BP神经网络算法应用于BPFPN网故障诊断模型实现对各种参数进行训练的方法;最后通过对实验参数为=5000,算法学习速率η=0.05,学习误差Δe=0.0002的柔性制造系统加工中心故障诊断实例进行实验,在对各种参数进行学习后,能够有效地实现对故障的诊断,证明了BPFPN网是一种有效的故障诊断方法。     

累积缺省逻辑的扩充

针对缺省理论的一大热点问题—缺省扩充,将Grigoris Antonion的语义算子理论算法及V.W.Marek和M.Frusz-cyuski的语构算法用于计算累积缺省逻辑(CDL)的扩充,系统地讨论了CDL及其新变种CADL与QDL的理论的扩充问题,从而使得具有累积性的缺省逻辑扩充的计算问题系统化,同时指出这两种方法可用于其他类型的缺省理论扩充的计算。     

浅析电费缴纳信息纳入银行征信系统的意义

阐述了将非居民用户电费缴纳信息纳入银行征信系统对电力企业、商业银行和用电客户产生的积极意义,分析了其在实施过程中可能会遇到的问题,并提出非居民用户电费缴纳信息纳入银行征信系统的用电客户应有充分的知情权,电力企业和银行应确保纳入征信系统中电费缴纳信息的准确性和安全性。     

供电企业对非居民客户信用度的评价模型

根据供电企业的实际业务流程和经营环境,将供电企业对非居民客户的信用度评价指标体系分为缴费信息、履约信息、违章窃电、经营状况、发展潜力、客户设备产生谐波信息等6个方面。同时针对每个客户用计算机程序先将这6个指标分别评出信用度等级(A、B、C类),然后运用基于多名专家优化综合评分的AHP模型来分析出这6个指标的权重。最后运用评价准则得出每个客户的综合信用度,以便于供电企业采取相应的管理措施。     

风电容量充裕性成本分析模型和方法研究

风电容量可信度低,大规模风电并网将大幅增加电力系统的容量充裕性成本是电力规划和运行中需要重点考虑的一个问题。对风电并网对系统容量充裕性影响机理进行深入分析,提出了风电容量充裕性成本的分析模型和方法,建立了基于有效负荷承载能力算法（ELCC）的风电容量可信度计算模型和基于容量可信度的充裕性成本计算模型。案例研究表明,随着接入风电规模的增加,该省级电网的风电容量可信度随之下降,而风电引起的容量充裕性成本逐步上升。当风电发电量占用电量比量达到10%时,对应的容量充裕性成本已高达0.06元/（kW·h）。     

基于改进的GRA方法的电力客户信用风险综合评价研究

供电企业面临电力客户失信带来的经营风险。为规避客户信用风险,要求建立客户信用管理体系,综合评价客户信用风险。依据某电力公司客户的户务资料,参照电费管理人员的经验,对客户的缴费状况、偿还电费能力、资金变现能力、担保水平及经营环境等5个指标评分,并应用层次分析法进行权重确定,然后利用灰色关联分析方法进行数据处理,最终确定各个客户的信用等级。     

利用出口信用保险防范企业出口信用风险

在对外出口贸易中,企业面对着高度的信用风险。为保障出口贸易的顺畅发展,各国政府都提倡和发展了政策性保险业务,为出口企业提供收汇的政策性保障。我国已是一个外贸大国,但是企业普遍缺乏风险管理制度,抗风险能力和风险管理能力普遍低下,贸易的信用保险覆盖率极低,企业承受了巨额的经济损失。从财政保障、信息来源和风险跟踪管理等方面,分析说明了积极开展出口信用保险是我国外贸企业提升风险管理水平、加强自我防护能力、提高发展的稳定性的重要措施。