基于人工免疫聚类的欺诈客户分析

针对传统aiNet聚类算法在处理欺诈客户分析时聚类精度差的问题,该文基于一种新的免疫聚类算法(SE-aiNet)提出了利用子群群体特征进化的免疫聚类算法,使收敛速度有显著提高,并在保持抗体种群规模的情况下有效提高了抗体的多样性;以训练所得的规则集来判断客户是否欺诈,经某银行的实际数据验证,算法的误分比例为24.0%,而相同环境下BP-NN算法的误分比例为32.3%,C-SVM的误分比例为28.6%。     

求解-类马尔可夫链方程的逆矩阵

一类马尔可夫链方程的求逆过程进行研究,该求逆是用该类马氏链解析地研究客户关系管理问题的关键环节,研究给出了该类矩阵逆矩阵的解析解.     

基于异常模式识别的服务过程改进

持续地改进服务过程,是提高服务过程管理水平的重要方法之一,但在服务过程改进中往往难以识别服务缺陷产生的原因。针对这一问题,提出一种基于关联规则挖掘的服务过程缺陷识别和改进方法,以为有效改进服务过程提供决策依据。该方法在基本的关联规则算法中,引入了缺陷原因和结果互斥约束、规则前件数约束、改进度约束以及新颖性约束。仿真试验表明,该方法与传统关联规则算法相比,降低了生成规则的数目,提高了规则有效性,降低了算法运行时间,取得了更好的效果。     

手工装配作业下的一种调度策略与控制方法

针对某企业手工装配作业环境,认为生产控制系统的调度策略必须建立在人机互助的基础之上。在具体操作时,提出用Ｐｅｔｒｉ网规范装配工艺流程,基于关键工序点进行控制,即：１）按周期计划安排生产;２）按日进度计划用Ｐｅｔｒｉ网预测缺件;３）基于关键工序点的在制品控制;４）定期盈亏检查,从而达到对装配产品信息流的动态控制和科学管理。这些策略与方法来源于企业,适合中国国情,因而具有实用性和推广价值。     

基于异常模式识别的服务过程改进

持续的改进服务过程,是提高服务过程管理水平的重要方法之一。但在服务过程改进中往往难以识别服务缺陷产生原因。针对这一问题,提出一种基于关联规则挖掘的服务过程缺陷识别和改进方法,为有效改进服务过程提供了决策依据。该方法在基本的关联规则算法中,引入了缺陷原因和结果互斥约束、规则前件数约束、改进度约束以及新颖性约束。仿真试验表明,该方法与传统关联规则算法相比,降低了生成规则的数目,提高了规则有效性,降低了算法运行时间,取得了更好的效果。