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基于四层结构的风险建模及自动发现
1
作者
陈丹
李石君
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第1期144-149,共6页
为解决传统税收风险评估系统紧耦合、灵活性差的问题,提出一种基于四层结构的风险评估模型。该模型包括因子、指标、模型和风险自动发现引擎四层,因子是风险评估模型的最小单位,因子组成指标,指标组成模型,通过计算模型实现风险自动发...
为解决传统税收风险评估系统紧耦合、灵活性差的问题,提出一种基于四层结构的风险评估模型。该模型包括因子、指标、模型和风险自动发现引擎四层,因子是风险评估模型的最小单位,因子组成指标,指标组成模型,通过计算模型实现风险自动发现。根据风险评估模型的特点,用巴克斯-诺尔范式形式化定义因子表达式、指标取数规则和预警区间的语法规则,应用该规则提出一种高效的风险自动发现算法。采用实际项目验证了该算法的有效性和该模型的可行性。
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关键词
风险评估
巴克斯-诺尔范式
四层结构
因子
指标
模型
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职称材料
题名
基于四层结构的风险建模及自动发现
1
作者
陈丹
李石君
机构
武汉大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第1期144-149,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61272109)
文摘
为解决传统税收风险评估系统紧耦合、灵活性差的问题,提出一种基于四层结构的风险评估模型。该模型包括因子、指标、模型和风险自动发现引擎四层,因子是风险评估模型的最小单位,因子组成指标,指标组成模型,通过计算模型实现风险自动发现。根据风险评估模型的特点,用巴克斯-诺尔范式形式化定义因子表达式、指标取数规则和预警区间的语法规则,应用该规则提出一种高效的风险自动发现算法。采用实际项目验证了该算法的有效性和该模型的可行性。
关键词
风险评估
巴克斯-诺尔范式
四层结构
因子
指标
模型
Keywords
risk assessment
Baekus
-
Naur form
four
-
tier structure
factor
index
model
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于四层结构的风险建模及自动发现
陈丹
李石君
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
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