基于支持向量机的信用评估模型及风险评价

运用基于支持向量机理来建立一个新的个人信用评估预测模型,以期取得更好的预测分类能力.并对SVM分类结果与三层全连接BPN分类结果进行了比较.结果表明,在判别潜在的贷款申请者中支持向量的判别结果比神经网络的要好.为了减小训练集偏差及为了验证两种方法的鲁棒性,基于两种策略(平衡样本与非平衡样本)交叉验证来进一步评价SVM分类准确性,并对两种方法基于两种策略的误分类作了风险代价分析.     

LabVIEW在通信原理课程中的应用

：通信原理课程由软件仿真实验系统、硬件实验系统和虚拟实验系统组成了“三位一体”的实验体系,前2个都得到了很好的发展和应用,现以双边带、单边带的LabVIEW仿真为例来介绍LabVIEW在通信实验教学中的应用,从而通过多方面的实验教学模式,加深学生对课程的理解,提高实验教学水平和教学质量。     

星图S5及5个六阶图与路的笛卡儿积图的交叉数

两个图G1和G2的笛卡尔积图G1×G2是这样一个图:V(G1×G2)=V(G1)×V(G2),E(G1×G2)={(u1,u2)(v1,v2)|u1=v1,且u2、v2∈E(G2)或者u2=v2,且u1、v1∈E(G1)}.星图Sm表示完全偶图K1,m,Pn表示长为n的路.这里确定了星图S5及5个六阶图与路的笛卡儿积图的交叉数.     

一个六阶图与星Sn的笛卡尔积交叉数

在笛卡尔积图交叉数结论的基础上,研究了六阶图与星图的笛卡尔积交叉数.完全确定这类图的交叉数,其结果是:cr(G1×Sn)=6(n)/(2)(n-1)/(2) 2n,n≥1.