自定义View之仿支付宝芝麻信用分仪表盘效果,喜欢的话,请给个star,谢谢.使用添加项目依赖Add it in your root build.gradle at the end of repositories: allprojects {         repositories { ... maven { url "https://jitpack.io" }         }     } Add the dependency     dependencies {             compile 'com.github.HotBitmapGG:CreditSesameRingView:V1.0.2' }新版芝麻信用分使用     // The gradient color can define your own private final int[] mColors = new int[]{             0xFFFF80AB,             0xFFFF4081,             0xFFFF5177,             0xFFFF7997              }; // Set up the need to score mLayout = (RelativeLayout) view.findViewById(R.id.layout);       mButton = (Button) view.findViewById(R.id.btn);       newCreditSesameView = (NewCreditSesameView) view.findViewById(R.id.sesame_view);       mLayout.setBackgroundColor(mColors[0]);       mButton.setOnClickListener(new View.OnClickListener()       { @Override public void onClick(View view)            {                newCreditSesameView.setSesameValues(639);                startColorChangeAnim();            }       }); // The background color gradient animation Simply illustrates the effect Can customize according to your need public void startColorChangeAnim()      { ObjectAnimator animator = ObjectAnimator.ofInt(mLayout, "backgroundColor", mColors);          animator.setDuration(3000);          animator.setEvaluator(new ArgbEvaluator());          animator.start();      }旧版芝麻信用分使用      // Set up the need to score oldCreditSesameView = (OldCreditSesameView) view.findViewById(R.id.sesame_view);       mButton = (Button) view.findViewById(R.id.btn);       mButton.setOnClickListener(new View.OnClickListener()       { @Override public void onClick(View view)           {               oldCreditSesameView.setSesameValues(639);           }       });

人工智能-基于BP神经网络的矿山企业信用问题研究.pdf

人工智能-基于BP神经网络的小额信贷信用风险评估研究.pdf

人工智能-基于BP神经网络的信用卡审批系统的设计与实现.pdf

数据库 单位统一社会信用校验函数 经测试非常好使 已经改良 直接在sql中可以调用 正确返回1 错误返回0

统一社会信用代码校验java代码写的，是一个老前辈给的校验规则，我手动用代码实现了，试了适用正常的税号。

电力客户信用风险管理系统成功案例

支持向量机作为非参数方法已经广泛应用于信用评估领域.为克服其训练高维数据不能主动进行特征选择导致准确率下降的缺点，构建C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型.利用C4.5信息熵增益率方法进行属性选择，减少冗余属性.模型通过网格搜索确定最优参数，使用F-score和平均准确率评价模型性能，并在两组公开数据集上进行验证.实证分析表明，C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型有效减少了数据学习量，较于传统各类单一模型有较高的分类准确率和实用性.

互联网消费金融是互联网金融公司为满足个人消费者对商品和服务的消费需 求所提供的小额贷款并分期偿还的信贷活动。与传统消费金融相比，互联网消费 金融具有服务方便快捷、大幅度降低交易成本、覆盖群体更广的特点。随着经济 水平的不断发展，人们消费观念的升级，互联网消费金融也逐渐被更多消费者认 可。面对数以万计甚至是数以十万计的申请借款的用户时，则需要通过互联网和 计算机领域的技术来解决这个用户信用风险的预测问题。 本文针对互联网消费金融的小额贷款申请，探讨机器学习技术在这个领域中 的发展情况和实际应用情况，研究违约用户和履约用户这两批用户的各方面特征， 介绍了在信用风险评估领域比较流行的Logistic回归模型和GBDT(梯度迭代决策 树)模型，以及主流的模型性能评价指标。在具体的实验中，本论文使用机器学 习技术对网络信贷平台的用户进行建模分析,使用Information Value统计量筛选变 量特征，采取 woe (weightofevidence)编码的方式对变量特征进行重新编码，以 提升变量对两类用户的辨别能力，最后，使用Logistic回归模型和GBDT(梯度迭 代决策树)模型对申请贷

优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用1028版本(源代码+截图)优质demo推荐研究：桔子信用；适用10