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题名基于潜在变量二元回归模型的多传感器数据融合
被引量：1
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作者
鲍必赛
楼晓俊
刘海涛
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机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室
无锡物联网产业研究院
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2012年第1期29-33,共5页
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基金
国家重大科技专项(2011ZX03005-006)
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2011CB302906)资助项目
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文摘
针对目前数据融合算法存在的置信度无法获取的问题,提出了一种基于潜在变量二元回归模型(LatentVariable Binary Regression Model)的多传感器数据融合算法。将每个传感器获取的特征值作为多变量回归模型中的相关变量,通过Gibbs抽样得到潜在变量的分布概率,确定多变量回归模型中的表征量作为融合结果,并以潜在变量的分布概率作为融合结果的置信度。基于实地采集的运动目标震动信号进行仿真实验,结果表明该融合方法拥有较好的识别效果,同时能够给出识别结果的置信度。其中错分类的结果具有较低的置信度,可以提醒观测者做进一步的观察。
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关键词
数据融合
潜在变量二元回归模型
GIBBS抽样
置信度
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Keywords
data fusion
Latent Variable Binary Regression Model
Gibbs sampler
degree of confidence
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名财务困境识别:中国P2P平台的风险特征研究
被引量：29
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作者
孙宝文
牛超群
赵宣凯
荆文君
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机构
中央财经大学互联网经济研究院
中央财经大学信息学院
中国人民大学国际货币研究所
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出处
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2016年第7期32-43,55,共13页
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基金
国家自然科学基金项目“面向小微企业的电子商务交易平台融资模式与策略研究”(项目编号:71272234)
教育部人文社科重大项目“电子商务发展趋势及对内外贸易发展的影响机制研究”(项目编号:14JZD019)
+2 种基金
中央财经大学“青年教师发展基金”(项目编号:024150315003)
北京市教育委员会共建项目“北京市P2P网贷平台风险评级与防范策略研究”
北京市社科规划特别委托项目(项目编号:13JGA114)
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文摘
P2P网贷是当今中国互联网金融体系中最重要的一类运营模式。网贷平台频频发生提现困难,甚至违约跑路,突显出平台高投资收益背后隐藏的高风险。如何帮助投资者识别P2P问题平台的潜在风险特征是本文研究的重要内容。笔者从网络上搜集到861家样本平台,并从平台运营基础、平台高管背景、资金实力、平台收益和管理费用、风险控制能力、网民舆情6维度整合14个平台经营特征指标,采用二元变量回归模型分析陷入提现困境的P2P平台区别于正常平台的整体风险特征,以帮助投资者有效识别问题平台和运营良好平台,在获取相对高收益的同时也避免发生不必要的损失。笔者实证研究结果表明:投资者可依据五个维度的风险特征识别P2P平台是否陷入财务困境,具体的维度包括平台的运营基础、平台高管背景、平台收益率、风险控制能力和网民舆情。
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关键词
P2P网贷
P2P平台风险
二元变量回归模型
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Keywords
Peer to peer lending The risk of peer to peer lending platform Logistie model
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分类号
F831.5
[经济管理—金融学]
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