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PKI技术的党建信息系统数据安全策略

本文讨论了上海党建信息系统的体系结构,在该系统中,数据交换平台是其核心部分,如何保证数据的传输安全,保证数据完整、不可篡改以及不可否认等至关重要,文中提出了基于PKI技术的系统安全解决方案和并已基本实现.     

MFC文档／视图结构

基于文档，视图结构的应用程序，实现了数据管理及数据显示的分离，具有结构合理，扩充性好等优点。本文详细阐述了与文档／视图结构相关的MPC类及类间的关系，进一步分析了与文档/视图类相关的重要函数。     

基于小生境遗传神经网络的材料力学性能预测

对工业材料测试,建立优化系统,关于建立材料力学性能与组成、工艺等相关的预测模型,可以减少试验次数、提高效率、实现工艺的优化.提出利用遗传算法优化的神经网络建立材料性能影响因子到力学性能的非线性映射.在遗传算法中采用基于淘汰相似结构机制的小生境技术,使预定距离之内仅存一个优良个体,维护了群体的多样性,从而提高全局搜索能力.以麦杆增强复合材料为例进行仿真研究,建立其力学性能预测的小生境遗传神经网络模型,利用模型优化注塑成型的工艺参数进行仿真.结果表明所建模型具有较好的学习和泛化能力,对于优化成型工艺参数具有可行性,在材料性能研究领域有着较好的应用和推广价值.     

基于支持向量机的复合材料力学性能预测

通过建立材料力学性能与工艺参数相关的预测模型,可以减少试验次数、实现工艺优化,提高产品质量;该文提出利用支持向量机建立材料性能影响因素到力学性能的非线性映射;以麦杆增强复合材料为例,建立其力学性能预测的支持向量机模型,对材料的注塑工艺参数进行分析,得出其注塑成型的最佳工艺参数;结果表明所建模型具有较好的学习和泛化能力,对于优化成型工艺参数具有可行性,在材料性能研究领域有着较好的应用和推广价值.