导读:本文包含了风险分析算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:风险识别,主成分分析,决策树算法
风险分析算法论文文献综述
武君[1]（2019）在《主成分分析对决策树算法精度的影响——基于创业企业风险识别的实证》一文中研究指出本文使用风投企业风险识别案例,用四种决策树算法,对比了提取主成分前后算法精度的变化。结果表明,提取主要成分后,四种算法中只有C5.0算法的精度获得了提高,而其他叁种算法提取主成分后的精度反而有所下降,并且C5.0算法在未提取主成分时的精度已高于其他叁种算法,可见在风险识别案例中先提取主成分再使用C5.0算法后精度较其他叁种算法高。(本文来源于《科技经济市场》期刊2019年11期）
张迪[2]（2019）在《我国商业银行绿色信贷风险评估研究——基于模糊层次分析法和BP神经网络算法》一文中研究指出在十九大报告中,党中央已经将"发展绿色金融"定位为发展绿色经济的主要手段。目前,绿色金融的推广以银行业和证券业为主,而对于银行来说,信贷业务中的绿色信贷占据主体地位。因此,做好商业银行绿色信贷的风险评估工作对打造低碳绿色经济发展的新模式具有重要意义,同时也有助于商业银行资产质量的改善。基于此,论述了利用模糊层次分析法和BP神经网络等方法,建立一套高效准确的绿色信贷风险评估方案的必要性。(本文来源于《山西农经》期刊2019年05期）
张昌丽[3]（2019）在《基于淋巴结形态学及极端随机树算法MRI在乳腺癌淋巴结转移中的诊断价值及多参数风险预测分析》一文中研究指出第一部分基于淋巴结形态学MRI特征评估乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值目的:探讨基于淋巴结形态结构的MRI影像特征在乳腺癌术前淋巴结转移中的诊断价值。方法:连续收集我院586例乳腺癌患者,MRI检查前进行过放化疗、腋窝淋巴结及乳腺肿块无手术或穿刺病理结果的患者均排除在外,术前所有患者均行MRI平扫增强+DWI检查,以淋巴结术后或穿刺病理检查结果为金标准。由两名影像科医师共同评估MRI图像,对淋巴结是否转移作出诊断,如诊断结果不一致,则共同评估图像并达成共识,比较分析MRI诊断乳腺癌淋巴结转移的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值,以验证MRI对淋巴结状态的诊断效能。结果:淋巴结病理结果显示转移淋巴结共300个,未转移淋巴结共286个,MRI图像上对应诊断转移淋巴结共250个,未转移淋巴结336个,结合对比MRI图像上淋巴结形态、结构及大小等影像学特征诊断淋巴结良恶性准确率为78.8%,灵敏度71.0%,特异度87.1%,阳性预测值85.2%,阴性预测值74.1%;卡方检验P值<0.05,差异具有统计学意义。第二部分基于极端随机树算法的MRI乳腺癌淋巴结转移多参数风险预测分析目的:采用极端随机树(Extra Tree)方法,研究乳腺癌腋窝淋巴结转移的相关危险因素,以提高MRI对淋巴结的诊断效能,并建立术前乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测模型。方法:回顾并分析我院2015年3月至2017年3月经手术或穿刺病理证实的乳腺癌患者387例,所有患者于MRI检查前未行放疗或化疗等临床治疗,所有患者腋窝淋巴结均有手术或穿刺病理结果。由2名MRI影像科医师共同阅读分析MRI图像,当两名医师意见不统一时共同协商达成一致,并对淋巴结及乳腺肿块的MRI影像学特征进行定性及定量描述。所有数据分别采用集成学习方法中的Extra Tree来进行特征的筛选及多因素logistic回归分析,比较二者的诊断效能,选择诊断效能最优的研究方法,并筛选出乳腺癌腋窝淋巴结转移的危险特征或预测因素,建立相关的预测模型。结果:采用Extra Tree方法建立的预测模型的诊断效能要优于logistic回归模型。使用Extra Tree方法进行数据特征选择时,乳腺肿块位置、淋巴结液化坏死、乳腺皮肤增厚受侵、淋巴结最短径、MRI乳腺肿块BI-RADS分级、肿块边缘、年龄及淋巴结TIC曲线的贡献率相对较高,高于均值,其为乳腺肿块腋窝淋巴结转移的危险因子,建立的相关预测模型测试效果的ROC曲线下面积(AUC值)为0.86,准确率为0.84、灵敏度为0.85,特异度为0.73;而乳头受侵、乳腺肿块短长径比、淋巴门结构消失、淋巴结ADC值、乳腺肿块ADC值、乳腺肿块强化方式、淋巴结短径、乳腺肿块TIC曲线、淋巴结形态、乳腺肿块形态、胸壁肌肉受侵、淋巴结融合、乳腺肿块的早期强化率贡献率较低,与乳腺肿块腋窝淋巴结转移的相关度相对较低。采用多因素logistic回归建立的预测模型ROC曲线下面积(AUC值)为0.80,准确率0.80、灵敏度0.80,特异度0.73。结论:1.基于淋巴结形态学MRI影像特征对评估乳腺癌淋巴结转移具有一定的诊断价值,但其诊断效能还有待提高。2.采用Extra Tree方法建立的乳腺癌MRI淋巴结转移的预测模型是评估乳腺癌患者淋巴结转移的有用工具,可以提供每个危险因素的贡献率,其综合诊断效能提高对临床乳腺癌患者腋窝淋巴结处理及预后提供有效的参考。(本文来源于《河北医科大学》期刊2019-03-01）
黎继子,黄香宁,龚璐凝,库瑶瑶[4]（2019）在《基于Fuzzy-Dematel算法下新产品开发的众包供应链风险分析》一文中研究指出以Fuzzy-OWA算子为分析方法,从供应链的角度对众包设计、供应、生产制造和销售环节,来评估新产品开发的众包供应链风险,并建立Dematel模型;依据原因和结果两方面,找出影响众包供应链发展的主要风险因素,并给出相关建议对策。(本文来源于《科技管理研究》期刊2019年04期）
田晓颖[5]（2018）在《基于着陆许可发布时机的节点算法及风险分析》一文中研究指出为适应CCAR93-R5最新要求,需将落地许可发布时机的抽象条件转化为可操作节点。提出不同条件下的着陆许可发布节点算法,利用B737-800运行数据,计算得到着陆航空器距离跑道入口的两个检查点(7 km,5 km)和一个决断点(2.5 km)。着陆航空器趋近决断点时,以下两种情况可向其发布着陆许可:(1)观察到前行离场航空器前轮抬起;(2)前行着陆航空器进入脱离道口且前行畅通。以此为参考,管制员可准确把握着陆许可发布时机,降低跑道入侵及航空事故风险。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2018年05期）
刘士伟,李丹[6]（2018）在《基于大数据分析的大学生创业风险评估算法设计》一文中研究指出创业风险评估是大学创业过程一个重要研究内容,当前大学生创业风险评估算法存在评估精度低、误差大的局限性为了获得理想的大学生创业风险评估结果,提出基于大数据分析的大学生创业风险评估算法。首先对大学生创业风险评估国内外研究现状进行分析,找到引起大学生创业风险评估错误率高的原因,然后根据大数据分析方法的支持向量机建立大学生创业风险评估模型,最后通过具体仿真对比实验对算法的有效性和优越性进行分析。实验结果表明,所提算法提高了大学生创业风险评估精度,而且评估速度也大幅度加快,评估结果明显优于当前其他的大学生创业风险评估算法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年19期）
邱耀,杨国为[7]（2018）在《基于XGBoost算法的用户行为预测与风险分析》一文中研究指出近年来,互联网金融飞速发展,各种消费信贷产品进入到人们的日常生活中,成为人们日常消费的重要组成部分。从机器学习的角度,基于真实脱敏数据,将XGBoost算法应用于用户行为预测中,深入挖掘了超过300类用户消费特征,建立消费预测模型,较为准确预测用户未来消费行为,为制定更优的额度政策提供一种有效的方法。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年09期）
解继超,肖盛莲[8]（2018）在《支持向量机算法在地铁基坑风险分析中的应用》一文中研究指出基坑工程可靠度传统分析方法误差和计算量较大。为了解决上述问题,本文引入支持向量机算法,并与均匀试验相结合,建立了基于支持向量机响应面的地铁基坑风险分析方法。利用均匀试验构造学习样本,并且支持向量机学习样本,从而建立了样本之间非线性的响应关系,最后,利用蒙特卡洛法预测地铁基坑的失效概率。结合实例分析表明,该方法计算效率高且结果合理,为地铁基坑工程风险分析提供了一个有效的途径。(本文来源于《价值工程》期刊2018年35期）
盛高峰[9]（2018）在《面向管理会计应用的大数据方法研究》一文中研究指出近些年来,在经济全球化和移动互联网的冲击下,企业经营环境面临着更严峻的挑战。我国从计划经济到市场经济,再到当前的全球一体化,企业面临的竞争压力越来越大。我国企业在当前国际需求萎缩和国内经济下行的新常态环境下,企业管理模式还相对落后。总的来说,低利润率、低增长率已经成为我国多数企业发展的新常态,企业面临着经营风险加大、资金压力加剧、综合成本上涨等严峻挑战。管理会计作为为企业内部管理服务的会计,成为了企业管理模式创新的不二之选。管理会计的大数据作为公司的一种“资产”,提供了丰富多样的信息,如何挖掘和利用大数据信息为管理会计的应用提供依据就变得具有重大意义。论文主要探讨了大数据方法的应用对管理会计的重要影响,以及大数据方法在管理会计具体应用工具上的体现形式,在此基础上充分肯定了大数据方法应用于管理会计的必要性。如何保护和利用好这些数据为企业创造价值,是企业管理会计人员应考虑的问题。通过实证分析,详细介绍了应用大数据算法如何搜集数据、准备数据、建立模型、挖掘数据并进行分析,找到了影响企业管理会计风险分析的八个关键性指标,提出了如何运用八个关键性财务指标进行企业管理会计风险管理和企业经营。在此基础上诠释了大数据方法应用于管理会计的一般流程。最后对本次研究进行了总结以及对未来的展望。(本文来源于《苏州大学》期刊2018-05-01）
刘恩瑞[10]（2018）在《基于遗传算法KMV模型的我国商业银行信用风险分析》一文中研究指出我国商业银行主要利润来源——存贷利差,由于利率市场化的完成而逐渐缩小,同时产业转型升级加速,部分行业中企业资金链偏紧,特别是在2015年产能过剩和低端制造业偿债能力下降、违约风险急增,使得银行资产质量下降。银行由于其经营的的特殊性,决定了信用风险是银行所面临的所有风险中最主要的风险。通常认为我国商业银行所面临信用风险主要集中在贷款业务上,但随着中间业务的发展,信用风险也蕴藏在商业银行资金、应收款项、表外信用等各项业务中。截止到2016年年末,据中国银行业监督管理委员会网站公布的数据,我国商业银行不良贷款率达1.74%,同时这一指标在过去几年中持续上升。2008年的金融危机表明,商业银行的信用风险会对社会各方面产生巨大的影响,同时也对一个国家的宏观经济决策、未来发展造成影响。随着我国国内产业结构进一步调整优化,商业银行将面临更大的信用风险,所以能否及时判断和管控银行的信用风险对于我国金融业甚至经济发展而言都是至关重要的。本文首先对我国商业银行信用风险现状进行了多角度、综合的分析,然后对传统、现代信用风险度量模型进行了对比,在此基础上选择KMV模型,同时为提高KMV模型测算的准确性,引入人工智能模型——遗传算法(GA)。其次,选取16家上市商业银行2012-2017年中期、年度财务数据以及股票交易数据进行实证研究。将16家银行总体违约距离与我国实际经济发展情况结合分析,验证了GA-KMV模型测算的结果与经济发展走势较为吻合,说明模型具有较好的适用性;与KMV模型测算的结果相对比GA-KMV模型的绝对误差均小于10%,说明模型预测能力比较理想;对违约距离与预期违约率做了拟合性分析说明模型拟合较好;对违约距离敏感性检验分析表明,股权价值、违约点和股权价值波动率这叁个变量共同影响银行的违约距离,其中股权价值波动率对违约距离的影响最大。最后,根据实证结果提出相关建议。(本文来源于《贵州财经大学》期刊2018-05-01）
风险分析算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在十九大报告中,党中央已经将"发展绿色金融"定位为发展绿色经济的主要手段。目前,绿色金融的推广以银行业和证券业为主,而对于银行来说,信贷业务中的绿色信贷占据主体地位。因此,做好商业银行绿色信贷的风险评估工作对打造低碳绿色经济发展的新模式具有重要意义,同时也有助于商业银行资产质量的改善。基于此,论述了利用模糊层次分析法和BP神经网络等方法,建立一套高效准确的绿色信贷风险评估方案的必要性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
风险分析算法论文参考文献
[1].武君.主成分分析对决策树算法精度的影响——基于创业企业风险识别的实证[J].科技经济市场.2019
[2].张迪.我国商业银行绿色信贷风险评估研究——基于模糊层次分析法和BP神经网络算法[J].山西农经.2019
[3].张昌丽.基于淋巴结形态学及极端随机树算法MRI在乳腺癌淋巴结转移中的诊断价值及多参数风险预测分析[D].河北医科大学.2019
[4].黎继子,黄香宁,龚璐凝,库瑶瑶.基于Fuzzy-Dematel算法下新产品开发的众包供应链风险分析[J].科技管理研究.2019
[5].田晓颖.基于着陆许可发布时机的节点算法及风险分析[J].中国民航大学学报.2018
[6].刘士伟,李丹.基于大数据分析的大学生创业风险评估算法设计[J].现代电子技术.2018
[7].邱耀,杨国为.基于XGBoost算法的用户行为预测与风险分析[J].工业控制计算机.2018
[8].解继超,肖盛莲.支持向量机算法在地铁基坑风险分析中的应用[J].价值工程.2018
[9].盛高峰.面向管理会计应用的大数据方法研究[D].苏州大学.2018
[10].刘恩瑞.基于遗传算法KMV模型的我国商业银行信用风险分析[D].贵州财经大学.2018