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KXEN的电信客户分群研究

电信业是典型的数据密集行业,数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义.其中.客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性.在此以常州市电信企业为例,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出电信客户分群的解决方案.实践证明,利用KXEN软件不仅大量减少了建模时间,而且得到的解决方案是成功有效的.     

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K-means聚类的电信客户分群方法

作为分析客户的重要方法,客户分群对电信企业在日益激烈的市场竞争中取胜有重要意义。采用K-means聚类分析技术,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出了一个电信客户分群的解决方案。     

基于GA-BP神经网络的环境质量评估方法

应用神经网络技术进行环境质量评估,为了提高评估的准确度和科学性,涉及多目标的复杂系统,因此对环境保护和正确决策制定具有重要意义.利用一种基于遗传算法优化BP神经网络进行环境质量评估的新方法.利用遗传算法优化BP神经网络初始权值,充分发挥GA全局寻优的能力和BP算法局部细致搜索优势.并通过MATLAB工具进行仿真模拟计算.结果表明,基于GA-BP算法的神经网络系统对环境质量评估有着良好的性能,与标准BP网络相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,并提高了评估准确率对保护环境提供依据.     

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。     

基于支持向量机的绿色战略选择模型研究

研究创建企业以保护环境为目标的绿色技术,应用支持向量机技术帮助企业进行制定绿色技术创新战略,从而提高战略选择的准确度和科学性,对环境保护和企业的持续发展具有重要意义.根据支持向量机的原理,建立支持向量机的企业绿色技术创新战略选择模型.仿真研究中,采用LibSVM软件建模和测试,使用网格搜索方法优化惩罚参数和核函数参数,从而达到更好的泛化能力,并结合实际案例进行分析.仿真结果表明,方法对绿色战略选择有着良好的性能,并可帮助企业快速准确地制定绿色战略.     

基于L-M神经网络的齿轮故障诊断

齿轮传动工况的复杂性使得其特征参量与故障形式呈非线性映射关系.提出基于Levenberg-Marquardt算法的前向多层神经网络的齿轮故障诊断方法,该方法通过利用二阶导数信息,可以提高收敛速度和增强网络的泛化性能.并以一种齿轮箱故障信号采集实验系统为例,通过MATLAB软件及其神经网络工具建模和仿真研究.结果表明,Levenberg-Marquardt神经网络对齿轮常见故障有良好的识别能力,能稳定、准确地识别各类故障,与标准BP网络相比,收敛速度快且诊断更为准确.     

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。