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基于模式识别技术的财务风险识别研究
财务风险识别的研究具有十分重要的意义,针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端,以提高财务风险识别正确率为目标,提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析,找到引起财务风险识别效果不理想的原因,引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点,并建立财务风险识别模型,采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明,文中方法减少了财务风险出现误识的概率,财务风险识别正确率得到了明显的改善,财务风险识别速度加快,具有较明显的优势。
2022-12-08 18:01:09
1.63MB
财务风险识别
时间序列
极限学习机
粒子群优化算法
1
论文研究-图像语义提取与描述的研究现状及趋势 .pdf
图像语义提取与描述的研究现状及趋势,郭克华,段桂华,图像高层语义和低层视觉特征之间存在的鸿沟,是语义图像检索研究中遇到的一大难题。为了能保证图像语义提取的精度,同时避免降低
2022-12-08 17:16:26
270KB
模式识别
1
中科院自动化所博士入学考试模式识别试题
中科院自动化所博士入学考试模式识别试题,欢迎下载。
2022-12-08 17:03:24
538KB
自动化所
模式识别
1
python语音模式检测内含数据集以及源码
python语音模式检测内含数据集以及源码
2022-12-08 11:28:32
6.66MB
模式检测
语音合成
windows平台红米note3全网通fastboot进入9008模式
windows平台红米note3全网通fastboot进入9008模式
2022-12-08 11:20:18
185KB
9008模式
1
抽象工厂模式习题源代码
某手机操作系统可以根据用户不同的喜好在2种主题之间进行切换,随着主题的变化,系统中的字体、app图标、壁纸、锁屏壁纸等元素会随之发生变化。 (1)请使用抽象工厂模式设计系统 (2)为系统增加一种新的主题,并实现 (3)如果当系统主题发生变化的时候通讯录风格也发生变化,在这种情况之下上面设计的系统将如何变化? (4)(2)和(3)的结论说明了什么?
2022-12-07 20:45:07
9KB
软件设计模式
抽象工厂模式
java
源码
1
用批处理文件修改SqlServer登录验证模式
将压缩包内的文本文件扩展名改为bat后,用管理员模式运行即可修改SQL Server登录验证模式。默认为2,即SQL Server和Windows验证模式。修改为此模式后,可连通VB和SQL Server数据库。参见我的另一篇文章【VB连通SQL Server数据库并导出数据表个数代码程序实例】
2022-12-07 18:16:22
422B
SQLServer
登录验证模式
bat
批处理
1
设计模式之(命令+责任链)
命令模式和责任链模式的java代码,先了解这两个模式,才比较清楚这的代码;
2022-12-07 15:54:02
9KB
设计模式
1
模式识别实验:Bayes 分类器设计
最小风险贝叶斯和最小错误贝叶斯对细胞进行分类。 现有一系列待观察的细胞,其观察值为 x :-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 1.根据最小错误率贝叶斯决策,利用 Matlab 完成分类器的设计。 1)写出相应程序语句的文字说明; 2)程序设计过程中,要求有子程序的调用。 3)根据上述例题中的数据,画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 2.根据最小风险贝叶斯决策,决策表如下。 1)请重新设计程序,画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。 2)在损失矩阵为 0-1 损失函数时,比较最小错误贝叶斯决策和最小风险决策的结果 是否一致。
2022-12-07 12:27:45
4KB
matlab
Bayes分类器
1
模式识别实验:总体概率密度分布的非参数估计
1.完成基于正态窗函数的 Parzen 窗法概率密度函数估计的 Matlab 程序编写, 并写出相应程序语句的文字说明; 2.选取 h1=0.25, 1.0, 4.0,分别在样本数 N=1, 16, 256, 1024, 4096 时画出原始概 率密度曲线和不同参数下估计的概率密度曲线。分析所得到概率密度曲线的变化 情况,说明 N、h1对概率密度函数估计的影响。 3.分析程序运行和实验中遇到的困难。
2022-12-07 12:27:44
1KB
matlab
总体概率密度分布的非参数估计
模式识别
1
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