基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统"救火"式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。"厦理工e起来"的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析

对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索"回漂"现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究

随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.     

稿件规范要求

<正>(2015年2月修订)文稿应依次包括以下内容:题名,作者姓名,作者单位,摘要,关键词,中图分类号,基金项目,第一作者简介,正文,参考文献,并将前5项翻译成英文排在文末。一、题名应简明、确切,不超过20字,一般不加副标题。作者单位包括单位全称、具体部门、城市名、邮政编码。     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

基于重抽样分布的一类模糊累积和控制图

过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美，而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图，其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量，并给出模拟例证。