基于TF-IDF算法的P2P贷款违约预测模型

针对目前P2P贷款违约预测模型受限于借贷双方信息不对称性,未考虑投资人之间差异性的问题,提出了基于信息检索词频-逆文本频率（TF-IDF）算法的P2P贷款违约预测模型。首先以投资效用理论为基础,利用投资人历史投资收益率、贷款利率出价等信息,建立基于投资人效用的贷款违约预测模型;然后,借鉴信息检索TF-IDF算法,构造投资人逆向投资比例因子,对投资人差异性进行量化度量,优化模型中投资人权重计算因子。实验结果表明,该模型预测准确度与其他模型相比平均提高了6%左右,并在不同的测试数据集上都保持最优。     

基于MUSIC算法的Pol-InSAR相位估计方法

提出了一种基于MUSIC算法的Pol-InSAR多干涉相位估计方法.该方法结合维纳滤波理论构造最佳加权矢量,通过对其组成的最佳协方差矩阵特征分解得到信号子空间和噪声子空间,充分利用相应像素对其相邻像素的相干信息,并根据MUSIC算法中信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱函数,通过谱峰搜索准确地估计Pol-InSAR...     

贯穿式城市主干道拥堵成因及治理对策研究

结合郑州金水路疏堵工程来分析贯穿式主干道的拥堵成因,从交通组织、道路设计等多个方面提出主干道交通改善策略,最后引入通行能力冗余百分比的评价指标,利用前后"有无"对比分析方法进行改善方案的效果评价。     

气压传动在真丝绸气相整理中的应用

真丝绸气相整理工艺中试车间系属防火、防爆、防腐蚀的“三防”车间。其整个生产过程的自动化程度较高,因此在进行车间自控系统设计时必须考虑并满足“三防”要求,以保证安全生产。鉴于此,在着手进行自控系统的设计上,如单纯考虑采用电气控制,将导致整个电气系统设计的复杂化,带来元器件选择上的许多麻烦和困难,并造成投资费用的增加,以及今后在生产运行中维护、检修等一系列问题。为此宜采用气、电结合控制的自控方案。     

基于AUC及Q统计值的集成学习训练方法

针对借贷过程中的信息不对称问题，为更有效地整合不同的数据源和贷款违约预测模型，提出一种集成学习的训练方法，使用AUC（Area Under Curve）值和Q统计值对学习器的准确性和多样性进行度量，并实现了基于AUC和Q统计值的集成学习训练算法（TABAQ）。基于个人对个（P2P）贷款数据进行实证分析，发现集成学习的效果与基学习器的准确性和多样性关系密切，而与所集成的基学习器数量相关性较低，并且各种集成学习方法中统计集成表现最好。实验还发现，通过融合借款人端和投资人端的信息，可以有效地降低贷款违约预测中的信息不对称性。TABAQ能有效发挥数据源融合和学习器集成两方面的优势，在保持预测准确性稳步提升的同时，预测的一类错误数量更是进一步下降了4.85%。     

建筑设计中门窗的节能设计理念与技术

随着时代的进步和社会经济的发展,特别是城市化进程的逐步加快,使得环境问题以及能源资源紧缺问题日益严重;相关统计资料表明,建筑能耗是社会能耗中非常重要的一个组成部分。那么在如今的社会环境中,就需要重视建筑的节能设计。本文简要分析了建筑设计中门窗的节能设计理念与技术,希望可以提供一些有价值的参考意见。