肖进
- 作品数：46 被引量：255H指数：9
- 供职机构：四川大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金四川省青年科技基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术自然科学总论社会学更多>>
- 银行客户信用评估动态分类器集成选择模型被引量：29
- 2015年
- 现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.
- 肖进刘敦虎顾新汪寿阳
- 关键词：信用评估缺失数据
- 节水装置
- 本实用新型属于给排水技术领域，具体公开了一种能够将输水装置使用前需要放掉的水存储起来的节水装置。该节水装置，包括出水部件、冷热混水出水管、热水进水管、冷水进水管和具有出水开关的冷热混水装置；所述冷热混水装置上设有与冷热混...
- 许弟容肖进高雲琳阳勇罗金
- 文献传递
- 面向客户行为分析的特征提取算法对比研究
- 2016年
- 客户特征提取是整个客户行为分析过程中的重要环节。由于客户特征提取时获得的数据具有多共同特征及大噪声等特点,使得在客户行为分析中进行客户特征提取存在较大误差。采用UCI机器学习数据库中有多个共同特征的数据集分别对典型特征提取算法进行实验对比及分类规则提取结果分析,验证了FC-GMDH算法在特征提取精度和抗干扰方面具有明显的优势,在客户行为分析时取得满意的特征提取效果。
- 赵珩君张景韶肖进
- 关键词：客户行为特征提取
- 基于OCA聚类集成的客户细分模型研究
- 2011年
- 将聚类集成技术应用到CRM中的客户细分研究,以提高聚类性能。将客观聚类分析(OCA)方法作为基聚类器,克服了传统的细分方法不能客观确定聚类数目的缺点。实证结果表明该方法不仅提高了客户细分的准确性,而且能够自动、客观地确定聚类个数及最优聚类方案。
- 高伟贺昌政肖进
- 关键词：客户细分聚类集成
- 基于改进GMDH的目标客户选择模型研究被引量：5
- 2015年
- 近年来,目标客户选择建模成为客户关系管理领域的研究热点。为了解决用于目标客户选择建模的训练样本类别分布高度不平衡的问题,本文首先提出了混合抽样方法。进一步地,将数据分组处理(GMDH)神经元网络引入到客户特征选择中,提出新的特征选择算法Log-GMDH。该算法分别从传递函数的选择和新的外准则的构建两个方面对传统GMDH网络模型进行了改进。最后,将提出的混合抽样、Log-GMDH和Logistic回归分类算法相结合,构建目标客户选择模型LogGMDH-Logistic。在CoIL2000预测竞赛中某汽车保险公司的目标客户选择数据集上进行实证分析,结果表明,LogGMDH-Logistic模型不仅在性能上优于已有的一些目标客户选择模型,而且具有很好的可解释性。
- 肖进唐静刘敦虎谢玲汪寿阳
- 关键词：LOGISTIC回归
- 基于半监督学习的客户信用评估集成模型研究被引量：7
- 2017年
- 将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
- 黄静薛书田肖进
- 关键词：信用评估半监督学习BAGGING
- 区域创新能力综合集成评价研究被引量：3
- 2010年
- 目前大多数区域创新能力评价的研究都是用单一评价方法。借鉴群决策以及多分类器集成中的Bagging方法的基本思想,提出将各种单一方法的评价结果进行综合集成评价的CIE方法,并给出了具体的实施步骤。以2009年西部12省市区域创新能力评价为例进行实证分析。结果表明,CIE方法的评价结果比主成分分析法、Topsis、灰色关联分析等6种常用的单一评价方法的评价结果更加科学合理,从而为区域创新能力评价研究提供了一种新的思路。
- 谢玲屈锡华贺昌政肖进
- 关键词：区域创新能力主成分分析TOPSIS灰色关联分析
- 基于社会网络的恐怖活动时空特征分析被引量：29
- 2015年
- 社会网络理论的快速发展为反恐研究提供了新的视角,已有的研究多数只涉及恐怖活动的人员与组织.本文将社会网络应用于恐怖活动的时空特征分析,搜集了近60年来有关"东突"恐怖活动的文本资料,从中抽取出事件、时间、地点等信息,并以此构建了"事件-时间-空间"关系网络模型.基于社会网络分析工具ORA,结合地理信息系统技术,从不同角度对"东突"恐怖活动的时空特征进行了分析,并对分析的结果予以解释.本研究表明,"东突"恐怖活动呈现出明显的时空分布特征,这些特征对于防范恐怖活动的发生具有现实意义.
- 付举磊肖进孙多勇汪寿阳
- 关键词：社会网络分析恐怖活动
- 基于选择性深度集成的集装箱吞吐量混合预测模型研究被引量：2
- 2022年
- 精准预测集装箱吞吐量是合理规划港口建设、制定港口作业计划和调整港口发展方向的重要基础.针对港口集装箱吞吐量的复杂非线性特征,本文提出了基于选择性深度集成的集装箱吞吐量混合预测模型(HMSD).该模型首先使用经验模态分解方法将原始集装箱吞吐量时间序列分为若干个本征模函数和余波序列.考虑到各本征模函数的高度非线性特征,分别训练长短时记忆网络、门控循环单元和卷积神经网络三种深度学习模型作为基准模型对其进行预测,再运用改进的数据分组处理技术(GMDH)建立选择性深度集成模型,得到各本征模函数的集成预测结果,进一步采用自回归求积移动平均模型预测线性余波序列,将全部本征模函数和余波的预测值进行整合得到总的集装箱吞吐量预测值.为验证提出的模型在集装箱吞吐量预测上的性能,本文选取我国吞吐量具有显著差异的六个港口进行实证,结果表明该模型在六个港口上均具有最好的预测效果,最后还运用HMSD模型给出了2021年1月至2022年12月六个港口集装箱吞吐量的样本外预测值.
- 肖进肖进刘博陈茗洋王亚东黄静
- 关键词：集装箱吞吐量
- 基于GMDH神经元网络的离群点检测方法及装置
- 本发明公开了一种基于GMDH神经元网络的离群点检测方法及装置,其中方法包括：用n个样本构建第一训练集L；利用GMDH神经元网络找出第一训练集L的关键特征子集；根据所述关键特征子集映射得到第二训练集L'，并根据第二训练集L...
- 肖进雷琴
- 文献传递
