基于自组织映射优化k均值聚类合成少数类算法及应用

1

作者 罗博炜 谭家驹 冯纪强 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期679-689,共11页

针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特... 针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特征,将高维数据有效地映射至低维空间。在此基础上,结合k-Means算法进行数据聚类,以识别少数类样本的潜在群集,从而更准确地确定过采样的焦点区域。最后运用SMOTE技术对这些焦点区域进行过采样,增加少数类样本数量的同时保持数据的原始特征分布,从而减少过拟合的风险。在Bank marketing、Credit_Fraud等多个经典的真实金融数据集上的实验证明,该方法能够通过增加聚类稳定性来提升传统过采样算法的质量,在提升模型性能的同时降低算法复杂度。 展开更多

关键词 自组织映射神经网络 聚类算法 k均值聚类合成少数类过采样方法 信贷违约预警

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基于多目标优化加权软投票集成算法的信用债违约预警研究 被引量：2

2

作者 郑怡昕 王重仁 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期43-48,共6页

为了提高信用债违约预测的准确性和稳定性,便于金融风险管理,以2014年1月1日—2021年12月31日的信用债为研究对象,提出一种基于多目标优化的加权软投票集成算法。该算法通过计算每个基分类器的模糊密度来量化其识别能力,并使用多目标粒... 为了提高信用债违约预测的准确性和稳定性,便于金融风险管理,以2014年1月1日—2021年12月31日的信用债为研究对象,提出一种基于多目标优化的加权软投票集成算法。该算法通过计算每个基分类器的模糊密度来量化其识别能力,并使用多目标粒子群算法来求解基分类器的权重。将所提算法与其他单一分类器如支持向量机、逻辑回归、高斯贝叶斯、MLP,以及其他集成算法如投票类集成算法(voting)和stacking算法进行比较,采用期望PFI算法进行特征重要度分析。结果表明,加权软投票集成算法在信用债违约预测中表现出色,不仅提升了单一算法的性能,且相对于其他集成算法,具有更高的准确性、精确度和AUC值。违约前主体评级、交易所、违约前债项评级、总资产周转率、货币资金、净资产增长率、经营活动现金流量占营收比、GDP、PPI、注册地、短期国债利率、宏观经济景气指数(先行指数)、债券类型和所属行业的特征重要度较高,在信用债违约中值得关注。该研究可为金融风险预测提供一种有效方法,对于投资者和金融机构的风险预警具有重要参考意义。 展开更多

关键词 金融风险管理 信用债违约预警 加权软投票集成算法 多目标优化 模糊密度 期望PFI算法

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网络结构与银行系统性风险 被引量：90

3

作者 隋聪 迟国泰 王宗尧 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2014年第4期57-70,共14页

建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还... 建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还提出了一种构造无标度网络的方法.通过仿真模拟,研究发现集中度越高的网络由于传染而倒闭的银行数量越多.但是,当基础违约的银行数量不多时,网络集中度越高,由于传染而倒闭的银行的总资产越少.此外,在集中度高的网络中大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络.而小银行引发传染的可能性远低于大银行,但是小银行倒闭达到一定规模时,可以引发大银行传染倒闭. 展开更多

关键词 银行系统性风险 网络结构 无标度网络 违约算法 违约传染

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基于CatBoost算法的P2P违约预测模型应用研究 被引量：15

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作者 马晓君 宋嫣琦 +2 位作者 常百舒 袁铭忆 苏衡 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第7期9-17,共9页

在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究... 在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究对象,运用特征工程技术,将CatBoost算法应用于构建P2P违约预测模型,并对违约影响因素进行综合分析。结果表明,CatBoost算法的预测准确率达96%,对实际结果的拟合效果较好,并能够对模型出错所导致的损失成本进行有效控制。此外,综合分析违约影响因素发现,借款人的信用情况对借款人违约行为影响较大,其中还清贷款次数、逾期次数与成功借款次数应作为借款人信用评估的重要参考指标。结合本文的研究成果与中国P2P行业发展状况,本文建议P2P平台积极促进数据分析与测算分析技术的革新与应用,政府及相关部门形成政策法规的同步发展,促成从平台内部到外部环境的合力发展态势。 展开更多

关键词 P2P 违约预测模型 CatBoost算法 特征工程 影响因素

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基于SSD算法的航空发动机内部凸台缺陷检测 被引量：9

5

作者 陈为 梁晨红 《电子测量技术》 2020年第9期29-34,共6页

基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法... 基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法相结合,对目标图像进行预处理来突出凸台缺陷的主要特征,增强了算法模型提取待检测目标的特征信息,从而进一步提高检测算法对于航空发动机凸台缺陷的检测精度。最终检测算法对于凸台缺陷的检测精度达到了95%以上。 展开更多

关键词 SSD算法 凸台缺陷检测 默认框 图像处理

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几何缺席推理研究

6

作者 徐志刚 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期881-886,共6页

提出了实体几何缺席推理理论 ,研究了相应的三维实体重构算法 ,并进行了实例验证 .

关键词 几何缺席推理 概念设计 几何造型 机械设计 CAD

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缺省逻辑的累积性变种的扩张特征 被引量：1

7

作者 张明义 张颖 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期119-126,共8页

Giordano和Martelli提出了Reiter的缺省逻辑（DL）的两个新变种：CADL（CommitmenttoASSumptionsDefaultLongic）与QDI（Quasi-DefaultLogic），它们都具有累积性，但不再具半单调性，QDL甚至不再承诺预设（Committoassumptions）．本... Giordano和Martelli提出了Reiter的缺省逻辑（DL）的两个新变种：CADL（CommitmenttoASSumptionsDefaultLongic）与QDI（Quasi-DefaultLogic），它们都具有累积性，但不再具半单调性，QDL甚至不再承诺预设（Committoassumptions）．本文基于我们已经导出的CDL（Cummula－tiveDefaultLogic）与DL扩张的特征，通过建立CADL扩张与CDL扩张之间以及QDL扩张与DL扩张间的关系，获得了CADL与QDL扩张的新特征．并据此得到相应的主要推理任务的算法及复杂性． 展开更多

关键词 缺省逻辑 累积性 相容性 算法

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基于Stacking算法集成的我国信用债违约预测 被引量：7

8

作者 刘晓 周荣喜 李玉茹 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第3期163-170,共8页

通过对2014~2019年我国信用债违约案例的原因分析及相关文献综述,从债券资质、债务主体、财务数据、宏观因素四个维度构建债券违约的指标体系,利用随机森林算法优化,研究发现当影响因素选择18项与37项时,样本内外预测结果达到均衡。基... 通过对2014~2019年我国信用债违约案例的原因分析及相关文献综述,从债券资质、债务主体、财务数据、宏观因素四个维度构建债券违约的指标体系,利用随机森林算法优化,研究发现当影响因素选择18项与37项时,样本内外预测结果达到均衡。基于不同角度的七种算法对比分析,择优选取三种作为底层算法:随机森林算法、梯度提升决策树算法与贝叶斯算法,并结合逻辑回归算法为次级训练算法融合构建基于Stacking算法集成的债券违约预测模型。实证结果表明,第一,Stacking算法的双重集成作用相对底层的单次集成总体精确度提升了1%到8%;第二,对不同指标数量的Stacking算法集成模型的评估表明所构建的指标体系提高了预测水平;第三,基于样本内外预测均衡的底层算法选择方法有效可取,分别纳入相对劣势的底层算法时,会逐渐影响模型稳定性。研究成果可以为我国债券市场风险管理提供技术支持与参考。 展开更多

关键词 信用风险 债券违约预测 机器学习 Stacking算法 算法集成

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观点句中评价对象/属性的缺省项识别方法研究 被引量：2

9

作者 刘慧慧 王素格 赵策力 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期175-182,共8页

在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用。针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法。首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集... 在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用。针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法。首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集;将缺省项识别问题看作一个二元分类问题,选用词法和依存句法作为特征,使用决策树分类算法C4.5训练分类器模型,在测试集上对待识别的缺省项进行判别。实验结果表明,使用依存句法特征集分类的F值优于词法特征集约2%。将词法和依存句法两类特征融合与单类特征相比,分类精确率和F值分别提高了10%和5%左右,说明词法特征和依存句法特征的融合有利于缺省项识别。 展开更多

关键词 缺省项 识别规则 词法特征 依存句法 C4.5算法

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基于机器学习的个人贷款违约预测模型的应用研究 被引量：9

10

作者 张丽颖 杨若瑾 《金融监管研究》 CSSCI 北大核心 2022年第6期46-59,共14页

针对贷款违约给商业银行带来的信用风险损失,本文基于Kaggle平台的Loan Defaulter数据集,通过建立机器学习模型预测客户违约情况,以降低信贷风险。本文根据贷款数据类别不平衡和特征维度高的特点,对其进行数据处理以及探索性数据分析,... 针对贷款违约给商业银行带来的信用风险损失,本文基于Kaggle平台的Loan Defaulter数据集,通过建立机器学习模型预测客户违约情况,以降低信贷风险。本文根据贷款数据类别不平衡和特征维度高的特点,对其进行数据处理以及探索性数据分析,得出与贷款违约高度相关的重要特征,包括性别、家庭人数以及借款人所在城市、住房类型、总收入、所属行业、职业类型、工作年限、受教育程度、消费贷款额度、贷款金额、贷款年金等。在比较各类模型的基础上,本文选择表现较好的随机森林,XGBoost以及K近邻组合为Stacking集成模型。实验表明,与单一算法相比,该模型的集成算法具有更高的精确度和预测效果,其中Stacking模型能够融合其他基础模型的优点,取得最好的预测效果。本文主要创新点有二:一是梳理信用评估模型中集成模型的基本特征,基于不同模型的优势,引入Stacking模型组合建模,融合四组机器学习模型并建立双层学习器,提高了信用风险评估效果;二是基于普惠金融发展,将研究对象具体化为个人信贷,应用场景更加细化,并得出影响贷款违约的重要特征。 展开更多

关键词 贷款违约预测 数据分析 集成算法 模型融合

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基于视频信息的港口滞留船舶检测研究 被引量：2

11

作者 倪慧洋 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第7期186-189,共4页

本文研究基于视频信息的港口滞留船舶检测方法,通过港口滞留船舶的精准检测提升港口管理水平。利用多结构形态学滤波方法,滤波处理港口视频图像。选取局部自适应阈值分割方法,将滤波处理后的港口视频图像,划分为前景图像与背景图像。将... 本文研究基于视频信息的港口滞留船舶检测方法,通过港口滞留船舶的精准检测提升港口管理水平。利用多结构形态学滤波方法,滤波处理港口视频图像。选取局部自适应阈值分割方法,将滤波处理后的港口视频图像,划分为前景图像与背景图像。将港口视频的前景图像作为SSD算法的输入,SSD算法利用卷积层提取图像特征,生成默认框,利用固定匹配策略,匹配真实框与默认框,将匹配结果传送至预测网络,利用预测网络输出港口滞留船舶检测结果。实验结果表明,该方法有效检测港口视频信息中的滞留船舶,阴天、黑夜等复杂环境下仍然可以精准检测船舶目标。 展开更多

关键词 视频信息 港口滞留 船舶检测 形态学滤波 SSD算法 默认框

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基于贝叶斯优化与集成算法的债券违约风险预测 被引量：2

12

作者 李程 甄帅 《管理现代化》 北大核心 2023年第6期69-76,共8页

本文选取2014-2022年发生实质违约与交叉违约的所有发行主体为研究对象,使用随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM共5种集成算法构建了债券违约风险预测模型,并采用贝叶斯优化对模型的超参数进行优化。实证结果显示,在债券违约... 本文选取2014-2022年发生实质违约与交叉违约的所有发行主体为研究对象,使用随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM共5种集成算法构建了债券违约风险预测模型,并采用贝叶斯优化对模型的超参数进行优化。实证结果显示,在债券违约风险预测中,相较于传统机器学习算法,集成算法所构建的预警模型性能更为出色,具有更加优异的预测精度与稳定性,且在超参数优化中,贝叶斯优化运行效率更高、效果更好。同时,LightGBM算法在5个集成算法中表现最优,可以最为有效地进行债券违约风险预测。最后通过比较特征重要性,发现净资产收益率、总资产报酬率、营业利润率、第一大股东持股比例可以作为企业债券违约风险预警指标。 展开更多

关键词 债券违约 机器学习 集成算法 贝叶斯优化

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一种基于证据表达的缺省推理继承网络算法

13

作者 范仲春 邢汉承 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1991年第3期33-40,46,共9页

缺省推理的继承网络算法在解决常识性推理问题时遇到了新的困难,即不确定性,本文提出了证据表达,最大熵原理和证据继承的三种技术,实现了一种基于证据表达的缺省推理继承网络算法。

关键词 缺省推理 继承网络算法 证据表达

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对Etherington并行网络推理算法不完整性问题的探讨 被引量：1

14

作者 范仲春 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1994年第2期43-47,共5页

网络缺省推理中扩展的计算需要进行并行性处理．Ｅｔｈｅｒｉｎｇｔｏｎ的并行网络推理算法（ＰＮＩＡ）为缺省推理提供了一条有效的途径．但它存在不能穷尽所有扩展的不完整性问题．本文提出了一个解决这一不完整性间题的并行网络推理... 网络缺省推理中扩展的计算需要进行并行性处理．Ｅｔｈｅｒｉｎｇｔｏｎ的并行网络推理算法（ＰＮＩＡ）为缺省推理提供了一条有效的途径．但它存在不能穷尽所有扩展的不完整性问题．本文提出了一个解决这一不完整性间题的并行网络推理算法． 展开更多

关键词 缺省推理 推理算法 并行网络

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基于不相交路径的域内路由保护方案 被引量：2

15

作者 耿海军 刘洁琦 张举 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期140-144,149,共6页

目前的路由保护方案备份路径与默认路径交叉度较高,为寻找交叉度较低的两条路径,默认路径可能不利用最短路径。为此,提出一种新的域内路由保护方案。将问题描述为整数规划模型,利用遗传算法计算近似最优解,并在大量拓扑结构上对算法进... 目前的路由保护方案备份路径与默认路径交叉度较高,为寻找交叉度较低的两条路径,默认路径可能不利用最短路径。为此,提出一种新的域内路由保护方案。将问题描述为整数规划模型,利用遗传算法计算近似最优解,并在大量拓扑结构上对算法进行模拟。实验结果表明,该方案降低了默认路径和备份路径的交叉度,可有效提高网络的可靠性,提升用户体验。 展开更多

关键词 默认路径 备份路径 网络故障 整数线性规划 遗传算法

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