决策树技术在银行不良个人贷款分析中的实证研究

该文将决策树技术应用于个人贷款分析中,同时对不良个人贷款数据进行了数据挖掘,对已经形成风险的个人客户进行分析,找出了形成风险的客户特征;所获得的信息有益于风险管理与控制,为银行高层进行决策提供了科学的依据．     

基于BP神经网络的税务稽查研究

税务稽查实质上是一个分类问题,可以通过BP神经网络进行数据挖掘的分类和问题预测。在分析BP神经网络原理的基础上,利用税务系统中的纳税人申报数据,建立基于BP神经网络的分类模型,对纳税人进行诚实纳税和非诚实纳税的评估、分类。模型分类准确度达到预期效果,表明该方法能够提高税务稽查部门的工作效率和效果。     

只差0．5毫米

要是问电话足谁发明的?恐怕很多人会异口同 声地说是贝尔。不过,在贝尔之前,还有一个发明 家曾为研制电话做出过不小的贡献,他就是莱斯。 莱斯曾研究过一种传声装置,这种装置仅能用 电流单向传声,无法使相隔两地的人们进行交谈。 莱斯研制的装置之所以不能用来双向传送语音,一 个至关重要的原因是这种装置里的一颗螺丝少拧了     

论税务稽查模式的转型

在经济飞速发展的今天,中国经历了自计划经济向市场经济的转变,市场力量开始在社会经济生活中发挥主导性作用,经济运行方式发生了根本变化,根据经济形式决定经济制度的原理,传统的税务稽查模式也应顺应发展潮流,与经济运行方式相适应,由传统的计划型税务稽查模式向市场型税务稽查模式转变,这个转型的过程对税务稽查的改革具有重要意义,解决好税务稽查模式的转型问题,才能深化税务稽查改革,为市场经济提供一个和谐、公平的税收环境。     

完善税务稽查的新思考

税务稽查是税收征管工作极其重要的一环。按照新的稽查模式的要求,目前我国稽查工作还存在不少问题。落实税务稽查“四分离”制度、提高稽查人员素质、注重稽查质量、确保查案准确、严厉打击偷逃骗税是完善税务稽查的主要措施。     

当前税务稽查存在的问题与应对之策

当前税务稽查存在的问题有：执法不严,纳税人纳税意识不强,稽查制度不健全,稽查人员水平不高,稽查手段落后等。应采取的对策有：提高稽查员的业务素质：采取有效措施,保证稽查工作的顺利开展;完善《征管法》,取得社会支持等。     

税务稽查的博弈分析

偷逃税与反偷逃税的较量 ,实际上是一个博弈问题 ,一方为代表国家执行税法、组织税收收入的税务机关 ,另一方则是纳税人中偷逃税的不法分子。本文通过对税务稽查博弈的纳什均衡分析 ,指出纳税人偷逃税的概率分别与查补收入、税务处罚以及稽查成本有关 ,并相应提出建立有效税务稽查机制的几点建议     

论我国税务稽查体系之完善

随着社会主义市场经济的发展,经济成份趋向多元化,征纳双方保护税收和流失税收的矛盾日益突出,而经营方式的多样性与个人收入渠道的多元化更增加了税收的征管难度,使税款流失变得更加容易。为了最大限度地减少税款流失,必须建立科学严密的稽查体系。只有这样才能使税务稽查更为有效,维护良好的税收秩序,才能保障社会主义市场经济公平竞争,促进社会主义市场经济的发展。该文就我国税务稽查体系的完善问题进行了研究,探讨改进的构想。     

LiCo0．95Al0．03Zr0．02O2材料的制备与电化学性能研究

以碳酸锂、四氧化三钴为原料，采用高温固相烧结法制备了锂离子电池正极材料LiCo0．95Al0．03Zr0．02O2,用X-射线衍射（xRD）、扫描电镜（SEM）对材料的结构与形貌进行了表征，并组装实际电池测试了材料的电化学性能．研究结果表明，材料的实际电化学可逆容量达142mAh／g，3．6v以上电压放电容量比例达85％，循环性能好．     

决策树算法研究综述

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,决策树方法是一种常用的方法。本文重点介绍了决策树建立的基本原理,对算法所面临的问题进行了阐述,为数据分类研究者提供借鉴．     

一种改进决策树算法的探讨

ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法．介绍了ID3决策树算法的基本思想,讨论了 ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程．     

基于正域的决策树构造方法

决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法.在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数,设计了一种新的、有效的决策树构造方法.该算法具有较大的灵活性.能从测试属性空间逐次删除已使用过的属性.避免对这些属性进行重复测试,减少测试空间,降低了树的复杂性,从而提高了分类效率.最后,实例验证了算法的可行性与有效性.     

基于决策树和bloom filter的包过滤防火墙

分析了基于链表的包过滤防火墙的性能和特点,针对其不足,将决策树和Bloom Filter引入到包过滤防火墙中,并对其中涉及到的算法和步骤的开销进行了分析.分析表明,这种方法可以有效提高包过滤防火墙的性能.     

基于决策树的日志分析方法

为了解决服务器运行过程中由于性能故障造成服务质量下降的问题,提出一种基于决策树的日志分析方法,以服务器日志文件中记录服务器关键性能指标的数据为研究对象,利用决策树中常用的ID3、C4.5和CART 3种算法预测服务器未来性能指标发展趋势。实验结果表明,在实际运行过程中,C4.5算法对服务器性能指标数据预测的准确率和召回率最好,分别达到了92.23%和95.37%,在3种决策树算法中拥有最高的准确率与召回率,且相比传统开发人员从日志文件中寻找故障的方法,准确率提高了20%左右,因此能够更好地预测服务器系统性能指标发展趋势。通过该方法可提前感知系统运行状况,并及时作出调整,从而有效降低实际生产过程中服务器故障发生概率,提高服务质量。     

基于决策树算法的加热炉最优炉温设定值研究

运用基于数据挖掘的决策树分类算法,分析加热炉的大量生产数据,从中获取有价值的规则,形成规则知识库。最后从规则知识库中获取加热炉最优炉温设定值的方法。该方法可实现加热炉最优炉温设定值曲线的寻优及设定,可对应于不同的钢坯种类,提供控制系统优化控制指导,改善钢坯在加热炉内的燃烧过程,提高加热质量,降低加热炉能耗。     

决策树在教学评价中的应用研究

决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。先就决策树和决策树学习算法进行介绍,然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用,主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。     

基于决策树分类的HTTP隧道检测方法

HTTP隧道是各种木马和间谍软件进行网络通信的主要途径,严重威胁了网络安全。比较有效的算法主要是统计指印方法,统计指印采用的特征较少,对训练集的依赖程度较高,算法的稳定性较差。决策树分类算法提取了网络数据流更多的有效特征。使用决策树分类算法对HTTP隧道数据进行了检测,通过实验结果对比,决策树算法的稳定性更好,精确度和效率更高。