简介:摘要:本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型,以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下,借款人的各类信息可以从多个维度进行收集,包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息,本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先,我们将收集到的信息分为几个不同的类别,并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型,以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后,为了得到一个综合的信用评分,我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里,我们引入了模拟退火粒子群优化算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO)来寻找最佳的权重组合,并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证,通过模拟退火粒子群算法的优化,我们能够找到一组权重,使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性,而且通过子模型的建立,增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外,模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性,使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路,对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。
简介:摘要:在传统产品中,制造方式和加工制造环节容易严重脱节,这会导致机械制造行业停滞不前的局面,而建立MBD标准模型的技术,可以有效解决机械制造所带来的难题。目前,此项技术在实际作用中还存在很多困难,本文研究了基于MBD标准模型的建立方法,希望能用于机械制造中的MBD零件标准模型的建立。
简介:〔摘要〕本文主要介绍了航空产品零件生产制造特点,表面处理主要形式,如何构建产能模型思路,构建基于炉槽批的表面处理标准工时体系,建立表面处理车间产能模型,并开展相关管理应用。
简介:摘要: 3D打印技术是融合了计算机辅助设计、材料加工与成形技术、以数字模型文件为基础,通过软件与数控系统将专用的金属材料、非金属材料以及医用生物材料,按照挤压、烧结、熔融、光固化、喷射等方式逐层堆积,制造出实体物品的制造技术。现如今3D打印已经从一种只能勉强打印基本几何形状的新生技术,发展成一项能够改变各个行业并挑战传统制造工艺的革命性技术。随着动漫行业的发展,各式各样的潮玩也开始越来越风靡,利用3D打印技术制作的潮玩不仅能在成本上得到控制,还能更精巧地去表现潮玩的各个细节上的设计感,所以如今的潮玩绝大部分是利用3D打印技术进行制作的。但是,在制作过程中,还需要注意很多方面的问题,才能保证制作出来的潮玩的质量,本文就针对利用 3D打印技术制作潮玩模型的过程中需要依照的最佳尺寸和形状标准进行一个简单的分析。
简介:摘要:自动作文评分( AES )是利用计算机技术对中文或者英文作文进行评分的任务。近年来随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)、机器学习(Machine Learning,ML)与深度学习(Deep Learning,DL)的迅速发展,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)作为人工智能领域重要分支也得到了学术界和产业界的充分重视,越来越多的基于NLP技术的应用出现在人们的视野当中。随着全世界大部分国家对教育的重视程度越来越高,教育领域内的NLP应用得到了国内外研究机构与产业界的重点关注。