大学生诚信度评价系统设计

大学生诚信度既是其诚信品质的内在反映，又是其诚信态度、诚信行为的外在表现。提高大学生的诚信度，需要诚信教育与诚信管理相结合，即诚信自律与诚信他律相结合。本文通过对大学生不诚信行为的分析和归类，设计出大学生诚信度评价系统，既能有针对性地对大学生的诚信度进行测评，又能引导和激励大学生把诚信内化为自觉意识和追求，是有效提高大学生诚信度的创新举措。     

大学生诚信度评价系统设计

大学生诚信度既是其诚信品质的内在反映,又是其诚信态度、诚信行为的外在表现。提高大学生的诚信度,需要诚信教育与诚信管理相结合,即诚信自律与诚信他律相结合。本文通过对大学生不诚信行为的分析和归类,设计出大学生诚信度评价系统,既能有针对性地对大学生的诚信度进行测评,又能引导和激励大学生把诚信内化为自觉意识和追求,是有效提高大学生诚信度的创新举措。     

基于多分类SVM的教学质量评价模型研究

组织专家对一定数量但不同授课水平教师的课堂教学进行评价,使用这些小样本数据对多分类sⅧ模型进行训练,使其具有专家的评价能力,并能结合学生评价数据智能地评定其他任课教师的教学质量。本方法可以克服学生评教的局限性,使评价结果更加符合实际,经过数据实证,该方法可靠方便。     

基于SVM的教师评价系统研究

为促进教师自身素质的整体优化和教师能力的整体提高，满足课程管理者的需求，应该对教师能力进行更精确的评估。本文在对现有的教师评估过程进行分析的基础上，提出了一种基于WVM妁教师评价方法。实践表明，这种评价方法操作简单，能取得更为理想客观的评估效果。     

基于SVM的教师评价系统研究

为促进教师自身素质的整体优化和教师能力的整体提高,满足课程管理者的需求,应该对教师能力进行更精确的评估。本文在对现有的教师评估过程进行分析的基础上,提出了一种基于SVM的教师评价方法。实践表明,这种评价方法操作简单,能取得更为理想客观的评估效果。     

SVM算法在文本分类中的研究

SVM算法只使用已归类的数据训练分类器,而EM算法用少量已归类数据,结合大量的未归类数据来训练分类器,在减少已归类数据的同时保证了分类器的精度。本文基于EM算法的思想,根据SVM文本分类模型,提出一种新的迭代SVM文本分类算法。实验结果表明,迭代SVM算法分类精度高于传统的SVM文本分类算法,具有较好的性能。     

基于GA-SVM的高职学生综合素质评价模型

引入GA优化算法对SVM模型的参数进行优化,把优化后的算法应用于高职学生综合素质评价,构建一个学生综合素质的评价模型。实验表明,优化后的SVM模型泛化能力更好、预测的准确率更高,能有效地对学生的综合素质进行评价。     

浅析如何提升律师的诚信度

全社会都在呼唤诚信,各行各业都面临着诚信危机。行业诚信被视为行业生存与发展之根本。诚信品格有着多维度、多层面的含义,这既是个人道德的准则,又是国家制度的基础,同时,诚信也是商业信用的核心内容。从这个意义上,律师行为的存在与发展必须以内在诚信为基础、以良好道德操守为保证。     

提高研究生学术诚信度的对策研究

本文在对研究生群体的学术诚信有关问题进行调查研究的基础之上,对我国研究生的学术诚信现状进行了分析,探析了研究生学术诚信降低的原因,提出了提高研究生学术诚信度的对策。     

基于自适应梯度算法的SVM核极化参数选择方法

在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析.模型选择是影响SVM性能的主要因素,具体地讲是SVM中的核函数及其惩罚系数C的选择决定着SVM的分类能力.本文首先讨论了一种评价核函数好坏的重要标准,即核极化.在此基础上提出了基于核函数优化问题的自适应梯度算法,即用一种自适应步长去改进原来的固定步长.UCI数据集(机器学习数据库)上的实验结果验证了这种自适应梯度算法的有效性,结果表明该算法能有效减少程序运行的迭代步及SVM学习训练的时间.     

基于改进模糊算法的大学生征信评级模型探讨

自1999年我国商业银行开展高校助学贷款业务以来,我国助学贷款的违约率一直居高不下,其发展遭遇到了巨大的信用瓶颈.故本文设计了基于改进模糊算法的高校助学贷款信用评级模型.通过对湖南大学、中南林业、湖南财专、湖南涉外四所高校开展调查问卷,取得了172个贷款学生的样本,然后应用此模型对其进行了信用评级.通过实证分析,得出了低信用评级学生状况与学生违约状况基本吻合的结论,同时探讨了对学生信用评级有重大影响的因子,并在文章的最后为商业银行助学贷款的风险控制提出了相应的政策建议.     

基于LightGBM算法的信用风险评估模型研究

对于银行、P2P等金融机构而言,如何在扩大业务规模的同时,有效控制并合理防范信用风险尤为重要。基于LightGBM算法,根据借款申请人提供的相关个人信息,建立分类预测模型,对借款人是否会逾期、是否该发放贷款进行预测研究。实验结果表明,相较于普通决策树算法,LightGBM预测精度提升了40.8%,且具有较好的鲁棒性,可满足信用评估要求。基于LightGBM的信用评估模型不仅拥有更快的训练速度和更高的训练效率,同时还占用更少的内存,具有支持数据并行处理能力。利用该模型可对用户信用风险进行较为准确的预测,对贷款机构风险管理有重要参考价值。     

我国个人信用评级问题研究

文章参照国外个人信用评级实践,按照统计指标设计原则选取了适合我国个人信用评级的信用评级指标。考虑到可操作性,阐述了三种个人信用评级方法,并针对现阶段我国评级工作中存在的问题,提出了须进一步完善的几点的建议。     

基于学分银行的职业教育立交桥架构模式研究

职业教育在教育体系间门户之见和体系内发展不协调的环境里,筑起了普职教育互认的藩篱,同时也带来了职业教育自身发展通道的拥塞。职业教育体系纵向衔接机制不畅、横向沟通保障不力,致使受教育者难以享受便捷、畅通的职业教育服务。只有借助学分银行系统强大的学习成果认证和转化功能,构建纵向衔接、横向沟通、纵横交错的立交桥,职业教育才能摆脱现实发展的困境,实现职业教育的协调发展,全面增强职业教育的吸引力。     

基于遗传算法和ANFIS的个人信用评分模型

个人信用作为社会信用体系建设的重要部分,将其结合现代计算机理论技术来构建个人信用评分模型一直是研究的热点。本文利用前人遗传算法筛选出来的个人信用相关重要属性,并从这些重要属性的3种分类中依类定性地取出部分属性,结合自适应神经模糊推理系统理论（ANFIS）,建立基于遗传算法和AN-FIS的个人信用评分模型。对选取的数据实证分析,并与GA-SVM方法的结果作了比较,试验结果表明该模型只需少量重要属性变量就能够有较好的分类效果。     

基于主成分的稀疏贝叶斯信用分类研究

针对传统信用评价方法分类精度较低、数据集属性变量间存在相关性等问题,提出基于主成分分析的稀疏贝叶斯学习（PCA-SBL）算法。首先对数据集特征变量进行主成分分析,使降维后的变量无相关性|其次,对主成分分析后的数据进行稀疏贝叶斯分类|最后将 PCA-SBL 分类方法分类精度与传统分类方法精度进行比较。分析发现,在 German Credit Data 和 Australian Credit Data 上,与传统 KNN、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、决策树相比,改进的 SBL 算法分类精度平均提高了 5.26%、4.65%、2.11%、2.125%、4.66%,与稀疏贝叶斯学习算法（SBL）相比,平均提高 0.965%,从而证明 PCA-SBL 算法具有更高的分类效果。     

信用风险管理创新工具——信用衍生品的发展与评述

近年来国际金融市场最重要的变化之一就是信用衍生品的产生和发展，它在保留资产的情况下，将信用风险从资产中分离出来，使得信用风险管理第一次拥有了和市场风险管理同样的对冲手段，被称为21世纪最具吸引力的金融衍生产品。本介绍了信用衍生品在国际金融市场的最新发展动态，对其爆炸性增长的成因进行分析，并就未来的发展作出评价。     

面向农户贷款信用风险评估的Relief-GEP模型

现有的信用评估模型往往需要在建模前预设模型的基本形态结构,极易因函数形式的误设导致评估结果误差较大,同时现有模型大多面向传统大中型企业、消费信贷用户,对农户这一借款主体缺乏适用性。基于宿迁地区某农村信用社的农户信贷数据库,设计一种面向我国农户贷款信用风险评估模型——Relief-GEP模型。模型首先使用Relief算法,对建模样本集维度进行删减,剔除对预测违约概率影响不大的各项指标,在摈弃部分噪声数据的同时提高后续建模精度;在缺乏最优函数形式的先验信息情况下使用基因表达式编程算法,以“适者生存”的逻辑通过反复演化迭代,动态构筑模型的核心部分。实证研究表明,Relief-GEP模型相比于当前流行的12个信用风险评估模型,拥有更优的拟合精度与更好的泛化能力。     

基于学员综合素质评估的模型与算法研究

为实现学员综合素质的评估,提供一种针对人才培养质量考核的有效手段,在对目前通用的评估模型与算法比较分析的基础上,构建了基于学员综合素质评估的两类模型一线性评估模型和平面评估模型,设计并实现了针对两类模型的评估算法;结合指标体系,对两类评估模型及算法在实际系统中加以应用,结果符合专家预测,验证了模型和算法的可用性和科学性。