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[期刊] 统计与决策
[作者]
米帅军 习勤
判别分析是多元统计分析的三大支柱之一。传统的判别分析方法,如距离判别法、贝叶斯判别法、费希尔判别法等在判别分析中误判率较高,因此有必要引入概率神经网络(PNN)进行判别分析。文章对传统判别方法的基本思想与假设条件及PNN的建模机制与判别原理进行了介绍;用两个案例比较了常用判别分析与PNN判别分析的效率。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
乔韡韡
本文建立了基于数值优化的Levenberg-Marquardt算法的前馈神经网络预测模型和Fisher多元判别分析模型对上市公司的财务状况异常进行预测,研究结果表明前馈神经网络预测模型在预测精度上较传统的Fisher多元判别分析模型有一定优越性,可以作为证券投资者和分析人员使用的有效预测工具。
关键词：
神经网络 预测 上市公司 财务状况异常
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马费成 苏小敏 望俊成
数字化与网络化信息环境下,网络信息资源具有的易逝性及动态性等特征给网络信息资源的规划与管理带来了诸多挑战。探讨网络信息价值的流失规律是信息生命周期研究的重要内容。然而,已往相关研究未曾系统地解决网络信息的失效判据及失效模型的构建问题。本文在运用主客体价值关系分析模式进行论述的基础上,首次以网络信息为研究对象,将Pareto/NBD模型引入网络信息失效研究,并选取人民网强国论坛的数据进行分析,对Pareto/NBD模型在网络信息失效判别分析中的可行性和有效性进行了验证和探讨。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
于晓霖 方淑芬
本文是在对于企业成长质量模型的评价指标因子分析的基础上,对所研究企业进行聚类,对每一类中企业因子得分的均值排序确定该类的优劣性;并且用BP神经网络计算出惟一的判别函数,作为企业成长质量的评价模型,根据所查到的文献资料,尚未见用此方法惟一确定判别函数的先例。
[期刊] 技术经济
[作者]
李森 赵轩维 夏恩君
基于融资项目和融资企业两个维度,构建了股权众筹项目融资成功率判别指标体系,借助探索性因子分析、非参数检验及二元Logistic回归分析对影响股权众筹项目融资的关键指标进行了筛选,着重检验了融资项目的资金注入方式、投资退出方式和融资担保条款以及融资企业的经营规模、所披露的权证资料对股权众筹融资的影响作用。在此基础上,进一步构建了神经网络模型,比较分析了回归模型与神经网络模型的判别能力。基于大伙投股权众筹平台样本数据的实证研究表明:项目维度的融资期限、视频、项目动态、项目评级和专利技术,以及企业维度的员工人数、已经营期限是判别项目融资成功率的有效指标;视频与经营性权证资料之间存在交互效应;二元Logistic回归模型的判别效果优于多层感知器模型和径向基函数模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张华平
文章主要分析如何根据新样品的P维指标值x=(x1,x2,...,xp),对该样品的组别归属进行判别。每一组(亦称类或总体)中所有样品的p维指标值x构成了该组的一个p元总体分布,我们主要从各组的总体分布或其分布特征出发来判断新样品x是来自哪一组的。并把距离判别、贝叶斯判别和费希尔判别等的判别分析方法放在一起进行分析。
关键词：
距离判别 贝叶斯判别 费希尔判别
[期刊] 统计与决策
[作者]
任志娟
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐少锋
随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立,商业银行等金融机构不断扩大信用规模,同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。利用FISHER判别分析建立判别函数对个人信用进行评估,是一种有效的信用风险管理方法。本文以FISHER判别分析为出发点,对个人信用进行实证评估,探讨了该法的现实有效性。
关键词：
FISHER判别分析 个人信用评估
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
葛炳钢 张旭雯 刘岁 杨亚 周铁军 傅冬和
以碧香早品种为材料，通过相机采集不同闷黄时长下的闷黄叶图像共675张，建立了3种闷黄程度的黄茶样本数据集，采用位置变换、随机亮度、增加对比度、添加噪声、随机缩放操作对闷黄叶图像集进行数据增强，运用迁移学习方法，在ImageNet数据集取得MobileNetV3–Large的预训练模型，对迁移网络的所有权重信息进行训练，最终建立了针对黄茶闷黄程度的轻量级卷积神经网络MobileNetV3–Large识别模型，并利用Grad–CAM热力图可视化和置信分数监控黄茶品质的变化。结果表明：经训练后的MobileNetV3–Large模型测试的识别准确率达到98.51%，精确率为99.10%，召回率为98.93%，加权分数为98.20%;MobileNetV3–Large模型的识别准确率高于传统机器学习模型SVM、XGBoost和KNN；通过Grad–CAM热力图可视化显示，MobileNetV3–Large模型在不同的识别场景下能够准确定位并提取闷黄叶特征，准确地识别闷黄程度。可见，MobileNetV3–Large模型有较好的泛化性，可以快速、无损地识别黄茶的闷黄程度。
[期刊] 经济经纬
[作者]
李光荣 李风强
笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征映射算法分别构建公司财务风险判别模型进行仿真研究。结果表明:自适应共振理论算法判别正确率为87%,而自组织特征映射算法判别正确率则达到了89%,较反向传播神经网络等方法判别准确度更高。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
葛炳钢 张旭雯 刘岁 杨亚 周铁军 傅冬和
以碧香早品种为材料，通过相机采集不同闷黄时长下的闷黄叶图像共675张，建立了3种闷黄程度的黄茶样本数据集，采用位置变换、随机亮度、增加对比度、添加噪声、随机缩放操作对闷黄叶图像集进行数据增强，运用迁移学习方法，在ImageNet数据集取得MobileNetV3–Large的预训练模型，对迁移网络的所有权重信息进行训练，最终建立了针对黄茶闷黄程度的轻量级卷积神经网络MobileNetV3–Large识别模型，并利用Grad–CAM热力图可视化和置信分数监控黄茶品质的变化。结果表明：经训练后的MobileNetV3–Large模型测试的识别准确率达到98.51%，精确率为99.10%，召回率为98.93%，加权分数为98.20%;MobileNetV3–Large模型的识别准确率高于传统机器学习模型SVM、XGBoost和KNN；通过Grad–CAM热力图可视化显示，MobileNetV3–Large模型在不同的识别场景下能够准确定位并提取闷黄叶特征，准确地识别闷黄程度。可见，MobileNetV3–Large模型有较好的泛化性，可以快速、无损地识别黄茶的闷黄程度。
[期刊] 经济经纬
[作者]
李光荣 李风强
笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征映射算法分别构建公司财务风险判别模型进行仿真研究。结果表明:自适应共振理论算法判别正确率为87%,而自组织特征映射算法判别正确率则达到了89%,较反向传播神经网络等方法判别准确度更高。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
姜明辉 王雅林 赵欣 黄伟平
本文阐述了k 近邻判别分析法的基本思想 ,对该方法运用于个人信用评估的适用性进行了分析 ,通过确定相应的评估指标体系 ,建立了基于k 近邻判别分析法的个人信用评估模型 ,使用一个小样本集数据对模型进行了应用 ,对模型应用中需要注意的问题进行了分析。
关键词：
个人信用 信用评估 k-近邻判别分析法
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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