基于有效产出会计的产品组合决策算法研究

产品组合是有效产出会计在实际生产中的重要应用之一,为企业真正实现利润最大化提供全新视角和方法。文章介绍了有效产出会计的基本原理,并对现有基于有效产出会计的产品组合基本算法与综合算法进行汇总研究,同时提出可行性建议。     

银行贷款客户违约分析

随着互联网金融的迅速发展,商业银行更加重视贷款风险管理,判别出违约客户对风险管理异常重要.所以,基于C5.0算法的决策树模型应用而生,根据银行客户数据建立决策树模型,提出分类规则,对新出现申请贷款的客户是否会违约进行分类预测.通过交叉验证得到可靠稳定的决策树模型,并在决策树模型的基础上,加入成本矩阵,提高对违约客户判别的准确率,达到局部最优,从而提高商业银行对客户的风险管理和贷款控制.这既能满足个人融资的需求,又能降低商业银行的贷款风险.     

基于微粒群算法的汽车扭杆弹簧优化设计

扭杆弹簧是悬架弹性元件的一种,其单位质量储能量比钢板弹簧大,可节省材料,广泛应用于汽车领域。利用智能微粒群算法对扭杆弹簧进行优化设计,以汽车扭杆弹簧的变形能为目标函数,建立优化数学模型。通过优化计算,得到扭杆弹簧的最优结构尺寸参数,大大提高设计人员的工作效率,具有一定的参考意义。     

针对CABLE MODEM上行信道对Log-BP算法的改造

阐述了HFC上行信道算法改进的必要性，介绍了算法改进的方案和改进措施，论叙了改进的思路、方法和过程。     

石武客专某区段沉降变形分析评估

本文在充分收集利用已有资料基础上,依据行业相应标准,采用Asaoka算法对该区段进行沉降变形分析及评估,为下一步的施工提供可靠依据.     

生鲜产品的冷链物流研究

首先运用重心法,以物资的物流成本的形式体现,且产品运输费用仅仅和冷库与需求点之间的直线距离成正比例关系,而不考虑城市交通状况;不考虑企业经营可能造成收益和成本的变化,保证决策环境相对静止;选出了乌鲁木齐、喀什、霍尔果斯口岸、阿拉山口、西宁、西安、银川、兰州八个冷库库址.其次,用蚁群算法对西北地区运输路线进行规划;最后,对沿海地区至西北地区的运送路线、西北地区个冷库辐射范围以及向国外延伸的范围进行了规划.     

算法风险防控视域下企业数据权利的三维构建研究

算法运用带来了算法歧视、算法共谋、数据获取正当性等问题,这些问题仅凭事后监管难以有效解决,要想根治算法问题尚需完善风险防控机制,企业数据权利制度的构建是重中之重.企业占有的数据因具有巨大的经济效益而具备财产性,因风险防控的价值考量而具备法律赋予的独立性,因此企业数据应为民事权利的客体.企业数据权利应在数据权利取得、数据处理权能、数据许可使用三个维度展开制度设计,在数据权利取得维度注重维护个人对数据使用的知情权与监督权进而解决数据收集正当性问题,在数据处理权能维度加强数据处理的客观性与监督机制的设计从而对算法歧视予以规制,在数据许可使用层面禁止算法在定价方面的许可使用进而解决算法共谋问题.     

基于双kinect数据融合技术的工人作业疲劳智能化检测研究

本文针对制造型企业工人的作业疲劳检测问题,首先采用双kinect数据融合技术,提出了骨骼数据融合算法模型并应用于人体姿势识别,实现对工人作业疲劳姿势的智能化检测;然后将该算法与单kinect、Lin等算法比较,验证该算法的可靠性及识别精度;最后通过企业案例进行工人作业疲劳检测,结合人因工程学对工人动作进行分析并改善,对比验证结果表明,基于姿态角的双kinect人体姿势识别算法识别时间明显缩短,识别率显著增强,精准度较高,工人姿势识别数据具有较高可靠性.     

中国城市群高质量发展水平测度及空间关联性

本文结合遥感数据和地理信息系统技术建立中国十大国家级城市群指标格网化数据集,运用模糊集合思想和ANN算法构建了城市群高质量发展水平测度指标体系,通过用GIS软件合成十大国家级城市群高质量发展水平栅格数据集,利用探索性分析工具分析城市群高质量发展水平的时空演变和城市群之间、城市群内部的空间关联性.研究发现,近年来中国十大国家级城市群高质量发展水平一直稳步提高,但不同城市群之间的高质量发展水平差异较大,两极分化严重.城市群内部的中心城市与周边城市形成了显著的发展落差.十大国家级城市群在经济发展、基础设施、资源环境、社会发展四个层面的得分与高质量发展水平的总体得分大体一致,但也具有一定的不均衡性.珠江三角洲、长江三角洲城市群内部的正关联性显著,兰西城市群内部具有显著的负关联性,其余城市群内部的关联性不显著.     

基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估研究

绿色信贷信用风险评估过程面临复杂性、非线性以及不确定性等问题,现阶段商业银行采用的传统评估方法较难适用。为此,将组合分类前沿研究领域的随机森林算法应用到该评估过程中,在建立较为全面、综合的评估指标体系的基础上,构建了基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估模型,并以重污染行业上市公司为对象进行了实例分析。与传统模型评估结果的对比表明,该评估模型实现速度更快,评估准确率更高,较为有效地提升了评估效率。