Z-score模型最优截断值确定方法比较——基于违约风险预测能力角度

Z-score模型在对企业进行财务困境和违约风险判别方面具有重要的应用价值,最优截断值的确定方法对于提高模型的违约风险判别能力至关重要.文章以医药生物行业上市公司作为样本,运用Fisher逐步判别法从15类财务比率中筛选出判别能力较强的7个指标构建了Z-Score模型,并尝试用加权平均法和考虑先验概率和误判成本的ZETAc模型法分别确定最优截断值,结果发现运用ZETAc模型法能够提高模型整体预测的准确率,而且能够降低第Ⅰ类错误分类的成本,其预测违约风险的能力明显优于加权平均法.     

残差修正之灰色模型应用于财务比率预测

以制造业两家上市公司为研究对象,选取15项财务比率为财务绩效指标,用灰色预测模型进行财务比率分析。为提高模型预测的准确度,使用马尔可夫残差修正灰色预测模型,可以更准确地预测企业之财务比率,提供拟定营运策略及一般大众决定投资评估参考。     

基于WEU-Net模型的贺兰山东麓滞洪区水体信息提取

针对经典U-Net模型在贺兰山东麓滞洪区水体信息提取中存在的过拟合、泛化能力有限等问题,基于Sentinel-1合成孔径雷达卫星和Sentinel-2多光谱卫星影像提出了一种水体信息提取卷积神经网络模型(WEU-Net)。WEU-Net模型通过减少编码器与解码器的跳跃连接以及卷积核数量使网络结构简化,并引入残差块增强特征提取能力,弥补了因简化模型而损失的图像信息;在数据集方面,采用逐步回归法结合改进的归一化差异水体指数构建了Sentinel-1水体指数,优化了Sentinel-1卫星影像数据集特征丰富度。试验结果表明:WEU-Net模型预测总体精度为98.19%,F1分数为0.946 9,分别较经典U-Net模型提高了0.357 7%和0.948 8%,训练时长缩短了49.30%;融合Sentinel-1水体指数后,模型预测总体精度和F1分数分别提高了0.51%和3.16%。     

太阳能热水器市场销售趋势的灰色系统分析

根据灰色系统理论，建立了我国太阳能市场销售分析预测模型，包括GM(1，1)模型、残差修正模型、新息滚动模型等。该模型群以时序预测结果作为初步值，然后按近期发展趋势和政策分析进行修正，并通过不断输入新的信息进行滚动，以提高预测精度和可信度，使预测结果能更好地反映未来的发展和变化。     

混和硬化Cam模型的本构方程

对修正Cam模型的基本概念进行了分析。根据修正Cam模型的基本理论和岩土类材料的本构描述系统,利用带背应力的弹塑性本构理论推导了混合硬化Cam模型的本构方程,将修正Cam模型转化为混合硬化Cam模型。     

连续金属陶瓷膜F-S理论中相因子ρ_0的修正

利用氧化物颗粒增强金属基复合材料电阻率的三个计算模型 ,对连续金属陶瓷膜F S理论中相因子ρ0 进行了修正 .这个计算结果比原有的F S理论更接近实验结果     

应用改进的残差GM(1,1)模型预测城市用水量

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对城市用水量进行预测.改进的残差修正方法能够使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度.应用该模型对某市年用水量进行预测检验,结果表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好.     

基于分数阶微分模拟模型的油田措施增产预测

为了解决多因素影响下油田措施增产预测问题,通过研究分数阶理论、微分模拟理论与智能优化理论建立了参数优化的分数阶微分模拟预测模型。模型克服了措施数据的非线性性、多因素性与适用性不强的缺陷,综合考虑了不同措施对应不同因素下增产效果的预测。通过与其他方法对比表明,新模型预测效果优于其他方法。可见参数优化的分数阶微分模拟预测模型可较好地应用于油田措施增产预测。     

离心压缩机尺寸效应修正模型

针对离心压缩机在模化设计中因尺寸效应导致产品级相对于基准级的性能偏移难以定量预测的难题,提出一种可对模化设计中效率和流量系数偏移进行定量预测的离心压缩机尺寸效应修正模型,该模型包括效率修正模型和流量系数修正模型两部分。首先,基于边界层理论对离心级的黏性损失进行分析,提出基准级黏损比函数的概念,进而推导出效率修正方程的基本形式;接着通过数值模拟获得基准级黏损比函数的具体表达,从而完善效率修正方程,以预测模化设计中产品级相对于基准级效率的偏移;然后,通过引入边界层的影响对流道收缩效应模型进行改进,从而理论推导出流量系数修正方程,以预测模化设计中产品级相对于基准级流量系数的偏移量。该尺寸效应修正模型不仅可以准确预测模化设计中离心压缩机的性能偏移,且与现有的修正模型相比,具有更强的理论基础,修正方程具有鲜明的物理直观性,大大减少了对经验因素的依赖。采用该效率修正模型对流量系数分别为0.068和0.15的两个三元离心级的模化实验进行预测,结果表明,产品级相对于基准级效率偏移量的预测值与实测值之间的相对偏差在9%以内,产品级效率的预测值与实测值之间的相对偏差在0.2%以内;采用该流量系数修正模型对流量系数分别为0.065和0.085的两个三元离心级的模化数值模拟进行预测,结果表明,产品级高效点流量系数的预测值与数值计算值的相对偏差在1%以内。     

基于模糊物元方法的上市公司财务失败预测

基于财务失败预测概念的模糊性和评价指标的不相容性,以模糊物元分析为基础,将熵值理论与模糊集和贴近度相结合,建立了基于熵权与专家打分法所获权重的组合权重的模糊物元模型预测上市公司的财务失败,并以＊ST夏新为例进行实证研究,研究结果表明,运用模糊物元模型预测上市公司的财务失败,其方法是可行的,为上市公司的财务失败预测提供了一种新方法。     

重庆市西部开发中的产业结构调整

在西部地区内部的区域差距未呈现出显著的扩大趋势情况下，以增长极理论及模型推导结果为依据，研究重庆市作为西部地区重要的增长极城市之一，如何对现有产业结构进行调整，以适应西部大开发的需要，从而加速西部大开发的进度，提升自身的经济实力，通过建立指标体系以及相应的实证分析，认为电子仪表制造业、建筑业、交通运输设备制造业、普通机械制造业、交通邮电业、金融保险业和科研综合技术服务业应作为重庆市的切入产业进行培育和扶持。     

基于灰色理论的机械设备智能状态预测

提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法，着眼于机械设备“内在”规律的研究，根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程，并预测自身的发展，具有数据量小，计算简单、预测准确的特点，该方法已在实际工程中应用，结果表明方法是行之有效的。     

一种新型钻井液流变仪的研究

本仪器是在钻井现场使用的FANN氏流变仪的基础上设计的一种新型通用流变仪。该仪器主要由四部分组成:机械转动系统、步进电机细分电路驱动系统、力矩测量系统及计算机控制系统。该仪器剪切速率可以在1.703到1022S(-1)之间连续变化,剪切应力测量精度为FANN—35A的1.4倍,因而可广泛用于牛顿、非牛顿流体的粘度、粘弹性、触变性等特性的测量。该仪器充分利用了计算机的优势,全机实现了智能化控制。全部测量过程实现了自动控制,具有两速、六速、连续、定速、切力等程控测定功能,并可以做到测定平衡时间可调,测定方式升速、降速自由选择,计算机直接处理全部测定数据,并根据用户要求显示或打印数据处理结果。     

Designing the Instrument Crank-Coupler Mechanism of Linear Output with Least Transmission Ratio Error

IntroductionThecrank couplermechanismwithitsfollowertakinganapproximatelineardisplacement (viz .uniformmotion)iswidelyappliedin precisioninstrumentsandmeters.InthefirstpartamplificationmechanismofanaviationheightmeterasshowninFig .5 ,thedisplacementofasensiblediaphragmbox 1(slider)isrequiredtobeconvertedlinearlyintotheangulardisplacementofasectorgear 3rigidlyconnectedwithaswingbar (orcrank)AB .Anotherexampleisaguide barmechanismofautomaticrecorderasshowninFig .6 .WhenthecrankABrotates ,thep…     

带电体运动产生磁场的跟踪观察

在狭义相对论文发表后,运动物体的电磁感应被认为是检验狭义相对论的重要部分.当测量这种电磁感应的精度不高时,在目前关于这些实验还没有进一步的报告.为此我们发展了一个新的仪器"电容和感应线圈相互正交的联合体",它能测定一个弱磁场(10-7G).由于这个实验精度我们发现了一个不同于狭义相对论的新结果和揭示了地球参照系对于在地球上电磁实验的重要性.     

基于DCNN的管制员疲劳状态检测

空中交通管制员疲劳工作势必会严重威胁空中交通安全,通过对眼睛睁闭状态判定是现阶段对管制员疲劳检测的一种主要方式。为检测管制员疲劳状态,提出了一种基于迁移学习的DCNN眼睛状态识别模型。首先,利用深度级联神经网络的MTCNN算法检测出管制员面部区域,并实现对面部5个关键点标定和眼睛的定位;然后将检测到的眼睛图像传入到预训练的DCNN眼睛状态分类模型,识别眼睛的睁闭眼状态;最后结合PERCLOSE 80指标检测管制员疲劳状态。分别在ZJU、CEW和ATCE数据集上,对DCNN、VGG16、InceptionV3、ResNet50四种模型的准确率、损失率和F1分数指标进行对比实验。实验结果表明：在ZJU和CEW数据集上,DCNN眼睛状态分类模型检测准确率为97%,较VGG16、InceptionV3、ResNet50等模型进行眼部状态分类任务,DCNN模型的F1分数有3%至7%的提高。在ATCE数据集上DCNN模型检测准确率达到98.35%,F1分数达到98.06%,验证了DCNN模型的有效性与准确性。     

一种基于循环神经网络的古文断句方法

提出一种基于循环神经网络的古文自动断句方法。该方法采用基于GRU(gated recurrent unit)的双向循环神经网络进行古文断句。在解码过程中,该算法不仅利用神经网络输出的概率分布,还进一步引入状态转移概率和长度惩罚,以便提高断句准确率。在大规模古籍语料上的实验结果表明,所提方法能够取得比传统方法更高的断句F1值。     

装备制造业集群网络创新研究:基于模块化创新体系视角

网络创新是装备制造业集群技术创新的有效途径。基于模块化理论,分析了装备制造业集群模块化创新体系的要素构成及其相互耦合关系,构建了装备制造业集群模块化创新体系的一般模型,阐述了装备制造业集群网络创新机理。     

装备制造业创新型产业集群分析

在波特关于产业集群的理论基础上,根据装备制造业自身的特点,提出了装备制造业创新型产业集群的概念体系,并对其特征和装备制造业发展创新型产业集群的必要性进行了分析,在此基础上构建了装备制造业创新型产业集群要素模型,包括核心要素、基础要素和支撑要素。