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二分类问题在经济领域十分常见,深度神经网络(DNN)是现有最为常用的分类方法之一。然而在处理高维特征数据时,DNN仍然面临着巨大的挑战。为此,本文基于CMCP和余弦间隔交叉熵损失建立了一个新的深度神经网络(CMCP-CMDNN),它既实现高维输入特征的筛选,又改进分类预测能力。其中,CMCP方法用于压缩输入特征到第1隐藏层的权重,通过融合权重的组结构,能够剔除无关特征以及不重要的连接。余弦间隔交叉熵损失函数可以增大判别边界的间隔,提高分类准确率和稳健性。为了求解模型,本文基于局部线性近似(LLA)和近端梯度下降算法估计参数。模拟分析表明,对比已有DNN和分类方法,所提出的方法具有良好的特征选择性能和预测表现。信用贷款违约风险实证研究表明,该方法能够有效选择风险指标并进行违约风险预警。本文拓展了深度神经网络的理论研究,为高维复杂交互作用的大数据建模提供新思路,为解决金融、管理、生物等领域的分类问题提供有力的分析工具。 相似文献
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通过静态法对合水油田长6油藏水平井清防蜡剂进行筛选,研发出针对性强的清防蜡剂,并对清防蜡药剂进行了室内评价。结果表明清防蜡剂新配比为溶剂、助剂、表面活性剂的体积比为92.5%~97%、1.5%~3.75%、1.5%~3.75%,其对现场蜡样的静态溶蜡速率大于0.032 g/min(实验温度45℃),动态溶蜡速率最高为0.092 g/min,有机氯含量为0、二硫化碳含量为0,闪点满足SY/T 6300—2009《采油用清、防蜡剂通用技术条件行业标准》中Ⅱ类标准,平均防蜡率、降黏率分别为34%和33%,有效地节约了药剂成本,延长了清蜡周期。 相似文献
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改革开放后,我国经济水平不断提高,国有企业的发展带动国民生产总值不断增加,国有企业是我国重点经济支柱。市场经济体系不断完善,国有企业也需要随着经济形势进行改变,经营模式变化产生了很多问题,而党建工作也面临重大的挑战。本文着重分析了国有企业党建工作中出现的问题,并且根据问题提出解决方案,希望为国有企业发展做出帮助。 相似文献
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针对日益复杂的太阳能采暖系统控制问题,采用传统的控制方式越来越受到局限,也无法满足无人值守的供暖要求,以下介绍一种已经在实际太阳能采暖工程中得到应用的GPRS网络监控计算机控制系统,主要包括系统控制原理、系统组成、控制方案及实际运行效果。 相似文献
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