开展全特性识别,提高产品要求评审有效性

文章通过质量问题案例分析提出了当前质量管理工作中存在的问题,借鉴国际知名航空制造公司的先进管理经验和方法,在产品要求评审阶段对顾客输入进行分析,提出了开展产品全特性识别作为产品要求评审的输入以提高评审有效性的解决方案,并提供了绘制泡泡图、编制特性识别表等开展全特性识别的具体措施,能够促进质量监督工作的有效实施。     

神经网络在我国电商企业客户流失风险预测中的应用研究

文章以C5.0、Neural Net和Logistic三种算法作为构建预测混合模型的基础算法。在实证研究过程中,分别采用品牌、地区、网龄和账单作为客户细分变量,构建了不同的客户流失预测混合模型,用命中率和接受者操作特性(ROC)曲线对预测结果比较评估,得到以地区为客户细分变量的混合模型预测效果最佳,以账单为客户细分变量的混合模型预测效果,其次以网龄和品牌为客户细分变量的混合模型预测效果较差的结论。省级电信公司在构建流失预测系统过程中,以客户账单(或客户消费层次)作为细分变量,对各地区客户单独构建流失预测模型;同时,要加强品牌管理,提高各品牌对客户的区隔效果。     

基于神经网络与逻辑回归的财务危机预警研究

文章以2014～2017年制造业上市公司ST企业为研究对象,并以1:2比例选取配对样本,针对T-3年的财务数据指标进行模型的构建与分析。结果表明虽然人工神经网络与逻辑回归都有不错的预测效果,但逻辑回归分析的结果准确率更高,可解释性更强。     

基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型

[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。     

贝叶斯正则化BP神经网络在地铁施工安全评价中的应用

为了获取准确的地铁施工安全评价,文章通过建立贝叶斯正则化BP神经网络模型,克服传统安全分析方法的不足之处,防止网络的过度拟合。将此模型运用于MATLAB,可以发现贝叶斯正则化BP神经网络在推行能力和泛化能力上有着较好的表现。在当前基础上进行敏感性分析,就地铁施工安全影响因素进行重要程度排序,提高地铁施工安全管理,以防此类地铁安全事故的发生。     

包容性金融发展与农村居民贫困减缓——基于全要素生产率视角的分析

本文用DEA—Malmquist指数法测算了全要素生产率指数，结合2006—2016年中国内地省际面板数据，基于全要素生产率视角，运用中介效应模型实证分析了包容性金融发展对农村居民贫困的影响。实证结果表明：（1）包容性金融发展能够通过全要素生产率的中介效应发挥减贫作用。（2）进一步的研究发现，包容性金融服务渗透度的提升对贫困的影响最为显著；同时，包容性金融发展可通过技术进步和效率提升作用来推动全要素生产率增长，进一步作用于贫困。（3）稳健性检验表明，我国东部与中西部地区包容性金融发展水平差异较大，对全要素生产率的提升乃至农村减贫的贡献表现出较大不平衡性。本文的政策建议为：首先，应持续推进包容性金融发展，充分发挥全要素生产率的中介效应，以更快实现2020年全面脱贫目标；其次，要继续加强农村金融基础设施建设，以实现金融 服务均等性，充分发挥金融减贫的优势；最后，要合理配置金融资源，注重地区间发展的公平性，以实现经济社会均衡发展。     

A股上市公司财务预警模型对比研究——基于logistic回归和BP神经网络模型

财务危机对于一个企业是致命的。国内外众多学者都针对公司的财务情况进行了定性以及定量的相关研究。在实证方面,财务预警模型众多。因此本文根据前人的实证研究,采用上市公司A股数据,比较logistic回归和BP神经网络两种财务预警模型,以寻找更加优质的财务预警模型。