通过对供应链风险影响因素的分析建立了供应链风险预警指标体系,利用BP神经网络的自学习特性,反复修正模型的权值,不断减小系统误差,使系统的误差达到该模型要求的精度;然后根据网络输出结果,对网络各层的连接权值进行分析,对比连接权值的大小,找出产生供应链风险的关键风险因素。以河北省28条供应链为例,运用其中25组样本数据对该风险预警系统进行训练,另外3组数据进行测试,结果表明本模型对供应链风险预测的精度达到90%以上,通过网络权值分析可以找到更加切合实际的关键风险因素。
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全局联动的数据呈现: 1、各区,各校,各班一张表 2、多级数据报表呈现,支持钻取 3、支持笔刷、缩放等探索式分析 疫情信息的精准统计: 1、学校填报率、疑似人数、确诊人数 2、各区异常人数排名 3、“热力图”动态呈现疫情信息 疫情风险预警: 1、疫情风险指数:根据发烧人数、接触湖北人数、疑似人数、确诊人数做研判 2、疫情风险分析:重灾区分析、学生家长GPS打卡位置数据分析
2021-05-26 13:02:21 38.58MB 智慧教育 智慧校园 身份识别 风险预警
2019中国人工智能发展风险预警白皮书.pdf
2021-02-07 09:03:29 6.39MB 人工智能
为解决风险预警系统因传统web系统请求/响应模式而造成信息延迟的问题,本文提出了一种基于web服务器主动推送技术的风险预警系统的的方案,并阐述了此方案的关键技术以及具体实现。本风险预警方案通过使用基于HTTP长链接的Comet技术,具备了在web页面不重新刷新的情况下预警风险风险的能力。该系统一旦检测到风险,能够及时预警,因此,该系统满足设计需求,该方案是可行的。
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随着计算机技术在银行业得到越来越广泛应用,部分商业银行为增强自身的竞争实力,提高服务水平,都纷纷采用辅助监督系统来取代传统的手工处理业务方式,尤其是储蓄、会计业务处理,这一点显得尤为突出,并且该项业务处理正开始向网络化方向发展。
2019-12-21 19:52:28 15.45MB 风险预警系统
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