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。     

基于层次分析法的模糊综合评价在军事硕士培养质量评价体系中的应用

随着军事硕士招生规模的不断扩大,对其培养质量进行科学评价是亟待解决的现实问题,本文在深入分析军事硕士质量评价现状的基础上,初步构建了基于用人单位视角的质量评价指标体系,采用层次分析法确定指标权重,并进一步建立了军事硕士培养质量模糊综合评价模型,为当前评价和改进军事硕士培养质量提供了借鉴和参考。案例分析表明该方法具有一定的应用价值。     

福建自贸试验区宏观审慎政策治理实证研究

推进国家治理体系和治理能力现代化是全面深化改革的总目标。本文以中国(福建)自由贸易试验区为视角,设计福建自贸试验区宏观审慎政策治理体系和治理能力的评估指标体系,运用层次模糊分析法和问卷调查法进行实证分析。实证结果表明,近年来福建自贸试验区宏观审慎政策治理体系和治理能力建设整体情况良好,但部分领域有待加强。由此,本文提出相应的政策建议。     

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。     

改进的基于CNN的高光谱遥感图像分类办法

由于高光谱遥感图像光谱维度大,标注样本相对较少,提出了一种结合主成分分析和改进的二维卷积神经网络的高光谱遥感图像的分类方法。首先,通过主成分分析,降低光谱维度,消除光谱亢余信息。然后,将数据进行分块处理,获得分块数据的样本标签,并将数据分为训练集和验证集,用训练集和验证集训练改进的针对高光谱遥感图像分类的卷积神经网络的参数。最后,将测试集投入训练好的2D-CNN上进行分类,得到分类结果。实验结果表明,提出的模型的分类精度明显提高,从而验证了该方法的有效性和实用性。     

基于辽宁省的水资源脆弱性评价研究

文章以辽宁省为例,综合考虑人水关系的复杂特征,科学评价该区域2004—2018年的水资源脆弱性状况,通过识别关键性主导因子为水资源脆弱性解决方案的优选决策提供科学指导。基于DPSIR框架模型筛选19个典型指标,然后对各指标权重采用耦合的组合赋权法计算,并对水资源脆弱性各项评价指标利用模糊综合法进行评价,其中综合得分与水资源脆弱性间的非线性关系借助S型曲线确立,在此基础上划分了脆弱性评价等级。研究表明:辽宁省水资源脆弱性呈明显的下降趋势,整体评价结果处于Ⅳ级,即严重脆弱水平;主导水资源脆弱性的关键因子为工业重复用水率和降水量,降低水资源脆弱性的有效措施是改善水资源管理模式。