基于贝叶斯正则化神经网络的企业资信评估

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基于神经网络的信用评估技术研究及应用

基于神经网络的信用评估技术研究及应用随着金融市场的不断发展，信用评估技术也越发显得重要。

传统的信用评估主要依赖于人工审核和简单的统计学方法。

然而这些方法已经不能满足当前的需要，想要更加准确、快速地评估信用风险，就需要借助于新兴的技术——神经网络。

神经网络是一种仿生计算的模拟系统，被认为是模拟人类神经元运作的计算模型。

作为一种非常强大的计算工具，神经网络能够处理大量的数据、提取复杂的特征信息，并进行自适应学习。

这些特性让神经网络成为了信用评估中非常有价值的工具。

首先，神经网络能够快速地对复杂的数据进行处理。

相比于传统的统计学方法，神经网络可以处理更多的数据，并且在数据量较大的情况下也能保持高效的运算速度。

这样一来，我们就能够对更多的数据进行分析，从而提高信用评估的准确性。

同时，神经网络能够提取出更加精细的特征信息。

传统的统计学方法通常只能从数据中提取出一些简单的统计信息，而神经网络则能够对数据进行深入的学习，从而提取出更加精细的特征信息。

这些特征信息可以更好地反映出借款人的信用状况，从而提高信用评估的准确性。

此外，神经网络还可以进行自适应学习。

随着时间的推移，市场环境和借款人的情况都会发生变化，因此传统的模型可能会失效。

而神经网络可以根据新的数据进行学习，自适应地调整模型，从而保持准确性。

凭借以上优势，神经网络已被广泛应用于信用评估领域。

例如在个人信用评估中，可以将大量的人口统计学数据、金融数据和社交数据输入神经网络模型中，从而提高评估的准确性。

在企业信用评估中，也可以将上市公司的财务数据、社交数据和新闻事件等数据输入神经网络中，从而更好地评估其信用风险。

不过，神经网络也存在一些缺陷。

首先，神经网络需要大量的数据来进行学习，否则模型很容易出现过拟合的情况。

其次，神经网络的结构较为复杂，需要专业人员进行设计和训练，成本较高。

总的来说，基于神经网络的信用评估技术已经成为了评估信用风险的重要工具之一。

尽管其存在一些缺陷，但在大量的数据和专业人员的支持下，神经网络能够更加准确地评估信用风险，保障金融市场的稳定。

基于贝叶斯正则化神经网络的工程造价估算模型研究

华北水利水电学院硕士学位论文
基于贝叶斯正则化神经网络的工程造价估算模型研究
摘要
建筑业在我国经济发展中起支柱产业的作用.随着我国经济体制改革
的不断深入,经济的持续发展,固定资产的投资不断增加,往往在投资控· 制部分存在一些问题.在建设过程中投资随着项目的进行而无法控制,最终导致超出预期估算的局面,给投资人带来了无法预测的损失.因此投资估算的正确性,合理性将直接影响到项目的投资决策,投资控制,投资经
重点的建设全过程投资控制,指出投资估算在项目建设前期的重要地位.
()分析投资估算的固有特点,总结传统投资估算方法的优缺点,展 2
望Hale Waihona Puke 程投资估算的发展趋势.()介绍神经网络在建筑工程领域的应用实例,阐述神经网络模型的 3
结构,主要特点,原理算法,提出其应用于投资估算的最佳模式.
()概括基于神经网络投资估算模型的基本原理,主要特点及框架, 4 详细介绍模型的函数及其主要功能,阐述了模型的训练和测试并探讨了系
在不同参数取值情况下的泛化性能. 最后, 通过实际运算结果表明: 系统的基本理论正确, 程序设计合理,
华北水利水电学院硕士学位论文
实际应用效果较好 .
关键词:神经网络,投资估算,泛化能力,贝叶斯正则化
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华北水利水电学院硕士李位论文
到西方国家的 " 量"与 " 价"分离的做法m .即不依据定额,而靠造价师的经验和技巧,参照当时当地的技术经济指标和造价信息来估算工程造
价.这种专家大脑的思维方式与神经网络工程的研究正好吻合.这就为投
资估算与神经网络的结合提供了思路与基础.
目前神经网络数学模型己广泛的应用于公路,住宅,厂房等投资估算中.它是对造价估算方式与国际接轨所作的有效尝试,并开拓了神经网络的又一应用领域.本论文主要在以下的几个方面进行了研究: ( )建设工程项目 1 投资控制的现状,提出以项目前期投资决策阶段为

贝叶斯正则化在信息安全风险评估中的应用

第23卷第3期重庆科技学院学报(自然科学版)2021年6月贝叶斯正则化在信息安全风险评估中的应用赵倩(安徽警官职业学院信息管理系，合肥230031)摘要:为提高网络信息安全风险评估效率，提出了一种基于贝叶斯正则化(BR)神经网络的风险量化评估模型。

在信息安全风险分析方法(ISRAM)基础上，利用模糊理论对评价指标进行量化处理，使用BR算法对BP神经网络进行训练。

模型仿真实验结果显示,BR算法相比传统的LM算法在训练性能和训练状态上存在一定优势,BR算法的训练拟合度可达90.7%,BR算法训练得到的神经网络模型具有较好的泛化能力(关键词:信息安全；风险评估；贝叶斯正则化；BP神经网络中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号：1673-1980(2021)03-0074-05互联网技术的飞速发展和广泛应用使得信息资源高度集中，同时增加了信息泄漏的风险，因此需要不断加强信息安全管理。

进行信息安全风险评估,可为保障信息安全提供科学依据，是风险管理的重要环节。

信息安全风险评估模型需要不断优化，从而尽可能排除偶然因素和人为因素对评估结果的影响，提咼风险评估效率。

为此，我们提出了一■种基于贝叶斯正则化神经网络的风险量化评估模型:利用模糊理论对评价指标进行量化处理，以降低偶然因素和人为因素的影响;利用贝叶斯正则化算法对BP 神经网络进行训练，以改善拟合效果(1风险评估模型的构建1.1贝叶斯正则化神经网络理的理，要用于处理不确定性知识。

公式(1)展现了贝叶斯正则化神经网络处理参数的核心思想，经过正则化处理后的参数能够有效提高神经网络的泛化能力[1'2]( F(9P)!F(常(9(1)式中：9、B代表事件;F表示事件发生的概率。

(9 P)表示在事件P已经发生的情况下事件9再发生；(P I9)表示在事件9已经发生的情况下事件P再发生。

BP神经网络的训练性能函数为误差函数(MSE),其表达式如式(2)o=MSE=:%(A-*)2(2)式中:&代表误差平方总和均值;.是样本集的数量;*指网络输入;A指与网络输入相对应的目标输出。

基于贝叶斯网络的风险评估与预测

基于贝叶斯网络的风险评估与预测近年来，企业面临着越来越多的风险。

在这种情况下，风险评估成为了企业发展的重要环节。

如何对风险进行评估和预测是企业需要面对的一大问题。

本文将介绍一种基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法，以及在企业中的应用。

一、什么是贝叶斯网络？贝叶斯网络是一种基于概率的图形模型，它通过表示变量之间的条件依赖关系来描述不确定性知识。

在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示这些变量之间的依赖关系。

它可以处理随机变量之间的因果关系，从而得到更加准确的预测结果。

二、基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法可以看作一个分类问题。

首先，需要确定评估的目标，例如公司利润的变化、客户满意度的变化等。

然后，需要确定评估所需要的数据，包括历史数据、市场环境、企业内部的变化等。

基于这些数据，需要建立一个贝叶斯网络模型来描述各项指标之间的因果关系。

具体地，需要定义各个节点和它们之间的条件概率分布。

在模型建立完成后，可以通过贝叶斯推理算法来进行预测。

通过观测某些指标的值，可以计算出其他指标的概率分布，从而得出预测结果。

三、基于贝叶斯网络的风险评估与预测在企业中的应用基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法可以在企业中广泛应用。

例如，在风险投资领域，可以通过对市场变化、企业内部变化等因素建立贝叶斯网络模型，然后通过模型预测未来的收益率和风险值，来指导投资决策。

在保险业中，可以利用贝叶斯网络模型来预测客户的赔款金额和风险等级，从而为公司的风险管理提供依据。

此外，该方法还可以应用于医疗领域，通过建立相应的模型来预测疾病的发生率和治疗效果等。

总之，通过基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法，可以更加科学地预测各种风险，为企业的发展提供有效的帮助。

基于贝叶斯网络的信用评估模型优化

基于贝叶斯网络的信用评估模型优化信用评估是财务领域非常重要的一个问题，它涉及到金融机构、企业、个人等各个方面。

例如，金融机构需要对借款人的信用进行评估，来决定是否发放贷款。

而企业也需要对供应商和客户的信用进行评估，以降低信用风险，保证企业的稳定运营。

传统的信用评估方法主要基于统计学，核心思想是分析历史数据中借款人的还款能力和还款意愿等信息。

这种方法虽然在某些情况下可以发挥很大的作用，但是它的局限性也很明显。

传统的评估方法无法处理非线性关系、不确定性和多变量之间的依赖关系等问题，这使得其评估结果的可靠性和准确性受到了很大的限制。

为了解决这些问题，研究人员开始探索新的评估方法。

其中，基于贝叶斯网络的信用评估模型被认为是一种新颖的方法。

贝叶斯网络是一种图模型，它代表着一个变量集合之间的条件独立性，可以用于分析变量之间的依赖关系。

在信用评估中，贝叶斯网络可以用来建立一个评估模型，图中的节点代表不同的变量，边代表变量之间的依赖关系，图上的条件概率分布表示变量关系的量化。

与传统的评估方法相比，基于贝叶斯网络的评估模型有很多优点。

首先，它可以处理非线性关系，适用于复杂的评估场景。

其次，它可以处理不确定性，因为它基于概率，可以给出不同的评估结果和置信度。

最后，它可以处理多变量之间的依赖关系，避免了变量之间相互影响而导致评估结果不准确的情况。

但是，基于贝叶斯网络的信用评估模型也存在一些问题，例如：模型的复杂度高、当变量之间关系复杂的时候，评估结果不太容易解释清楚等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了一些优化方法。

以下是一些优化方法的详细介绍：1.变量选择：在建立贝叶斯网络模型时，需要选择合适的变量。

变量过少可能会导致模型无法捕捉到变量之间的复杂关系，而变量过多则会导致模型复杂度过高。

因此，选择恰当的变量非常重要。

一种常用的方法是使用信息增益（Information Gain）算法进行变量选择，它可以帮助找到最具有代表性的特征。

一种基于贝叶斯判别的信用评分方法

⑥ 评分模型有 p 个输入变量，各分箱组数分别是 q1, q2 ,, qp 个，各分箱权重分别如下：第 1 个输入变量的分箱权重为： w11,, w1q1 .......
DOI: 10.12677/orf.2019.93025
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2019, 9(3), 222-231 Published Online August 2019 in Hans. /journal/orf https:///10.12677/orf.2019.93025
本文借鉴了 FICO 评分的思想，并基于贝叶斯判别定理推导出了一套信用评分模型(以下简称评分模型)，该模型是一个目标函数为线性函数，约束条件为二次型的最优化模型。本文评分模型所具有的优点是：
① 本文评分模型得到的是非常直观的整数权重，这对不懂评分技术的业务人员来讲，能够很方便的对评分结果进行解读和应用。
摘要
本文借鉴了FICO评分的思想，基于贝叶斯判别定理推导出一套评分模型，评分模型最终为一个目标函数是线性函数，约束条件含有二次等式约束的最优化问题。最后，通过一个实例与Logistic回归做了对比，实例结果表明模型是有效的，且模型能够更好的支持实际业务应用场景。
文章引用: 周声华. 一种基于贝叶斯判别的信用评分方法[J]. 运筹与模糊学, 2019, 9(3): 222-231. DOI: 10.12677/orf.2019.93025
Abstract
According to FICO Score theory and Bayes Discrimination, the credit scoring model is derived, which ends up as an optimization model with linear objective function and quadratic equality constraints. Finally, compared with Logistic Regression through an example, the result shows that the credit scoring model is effective and can support application scenarios of practical business better.

基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型

基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型司冠南;任宇涵;许静;杨巨峰【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2012(49)5【摘要】对于运行在开放、动态、难控的互联网环境的网构软件,其可信性评估是一个重要课题,但目前大量研究中可信性计算多是基于黑盒的,没有深入考虑系统结构,且评价指标过于单一.因此,提出了一个基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型.该模型通过对网构软件进行结构分析,根据其结构模式,建立多层的网构软件可信性评估指标体系,基于贝叶斯网络采用自底向上逐层分析计算的方法,对网构软件的各组成实体及其系统整体的多方面可信性指标进行评估,形成统一的可信性结果,并使用客观数据对其进行修正.实验证明,该模型可以明确、客观地对网构软件的可信性进行评估,并能够对网构软件的设计、开发和部署提供帮助.%Dependability evaluation is an essential issue for Internetware which is in open, dynamic and decentralized Internet environment. But dependability is generally evaluated by simple metrics based on black box without considering system structure in many cases. In this paper, an evaluation model of dependability for Internetware based on Bayesian network is proposed. It builds a multitier dependability evaluation metrics system by structure analysis and structure pattern of Internetware. It uses bottom-up approach on the basis of Bayesian network to calculate dependability metrics of Internetware system and its components from many aspects. A unique dependability metrics is obtained and amended by objective data as aresult. Experimental results show that, the model can evaluate dependability of Internetware clearly and objectively. It also contributes to design, development and deployment of Internetware.【总页数】11页(P1028-1038)【作者】司冠南;任宇涵;许静;杨巨峰【作者单位】南开大学信息技术科学学院天津300071;计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP311.5【相关文献】1.基于软件质量模型构建软件可信性评估系统 [J], 石莉;黄克;李敏2.基于软件质量模型构建软件可信性评估系统 [J], 石莉;黄克;李敏;3.网构软件可信性演化评估分层Petri网模型 [J], 司冠南;杨巨峰;许静4.基于云模型的可信性评估模型 [J], 周勇;顾聪越;程春田5.基于可能世界的网构软件模型及可信性研究 [J], 刘超;王文杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于贝叶斯网络的评估模型研究

基于贝叶斯网络的评估模型研究随着社会发展和科技进步，评估模型成为了现代社会中不可或缺的重要工具。

例如，在医疗领域，评估模型可用于预测和诊断疾病；在金融领域，评估模型可用于风险管理和财务规划；在企业管理领域，评估模型可用于决策制定和业务流程优化。

然而，评估模型的应用面临着一些挑战。

例如，在现实场景下，人们往往不得不面对模糊不清的信息和不确定性。

此外，许多评估模型也需要耗费大量的时间和人力资源才能够得出细致的结果。

为了应对这些挑战，研究者们提出了许多基于贝叶斯网络的评估模型，以期提高模型的可靠性和效率。

在贝叶斯网络中，每个变量被视为一个节点，它们之间的关系被表示为有向边。

每个节点的状态依赖于其父节点的状态，节点之间的关系通常通过概率图模型来描述。

这种概率建模方法是可扩展的、灵活的，并且能够有效地处理不确定性信息。

在基于贝叶斯网络的评估模型中，需要考虑的是每个节点之间的因果关系以及其中的概率分布。

这些信息通常通过专家知识和数据分析得出。

利用这些信息，可以建立一个评估模型，以便能够对下一个状态进行预测或评估。

例如，在医疗领域的评估模型中，一个患者的状态可能受到他的家族史、生活方式、年龄等多个因素的影响。

通过建立一个基于贝叶斯网络的评估模型，并考虑这些因素之间的因果关系和相互作用，可以在综合考虑这些因素的基础上对患者的疾病状态进行有效的预测和评估，从而为医生提供治疗方案和预防措施。

尽管基于贝叶斯网络的评估模型具有许多优势，但在建模时也存在一些挑战。

其中之一是鉴定变量之间的因果关系。

在复杂的现实问题中，变量之间往往存在许多假设和未知因素，如何鉴定因果关系便成为了一个严峻的问题。

为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案。

其中之一是利用贝叶斯因果推断（BCI）算法。

该算法通过对数据进行分类和分析，识别变量之间的因果关系，并利用这些关系构建贝叶斯网络。

BCI算法的优点在于它不需要给定先验概率，且能够有效地识别变量之间的因果关系。

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摘要：在市场经济系统研究中，资信评估作为市场经济中的监督力量，是投资者的重要参考依据。科学准确的资信评估可以辅助决策，降低投资者风险。针对当前企业资信评估方法的不足，为了准确评估资信效果，提出将基于贝叶斯正则化的前向多层神经网络用于企业资信评估，通过新的误差函数可以减少网络的有效权值和阈值，并使网络训练输出更加平滑，而增从
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｈｎｔｒｇｆｒｅｎｍａｋｔｅｏｏ，ｃｅｉｒｔｇｉａｍｐｒｎｅｅｅｃｏｎｅｔｒ．ＡｃＡｓｔｅｍｏｉｉｏｃｓｉｒｅｃｎｍｙｒｄｔａｉｓｎｉｏｔｔｒｆｒｎｅｆｒｉｖｓｏｓｏｎｎａ — ｃｒｔｎｃｅｔｃｃｅｉｒｔｇｃｎｈｌｅｉｉｎ—ｍａｉｇａｄｒｄｃｅｒｋｏｖｓｒ．Ｔｖｉｈｎｂｌｙｏｕａｅａｄｓｉｎｉｒｄｔａｉａｅｐｄｃｓｉｆｎｏｋｎｎｅｕｅｔｉｆｎｅｔｓｏａｏｄｔｅｉａｉｔｆｈｓｉｏｉｃｎｅｔｎｌｍｅｈｄｆｃｒｏａｅｃｅｉｒｔｇｈａｅｒｐｓｓｔｐｌｈｅｄｆｒｒｒｆｉｌｎｕａｅｗｏｋｏｖｎｉａｔｏｓｏｏｐｒｔｒｄｔａｉ，ｔｅｐｐｒｐｏｏｅｏａｐｙｔｅｆｅｏｗａｄａｔｉａｅｒｎｔｒｏｎｉｃｌｗｔａｅｉｎ—ｒｇｌｒａｉｎｔｉｉｇａｇｒｈｔｈｒｂｅｏｒｄｔａｉｇｉＢｙｓｈａｅｕａｉｔｏｒｎｎｌｏｔｍｏｔｅｐｏｌｍｆｅｉｒｔ．ＴｅａｏｔｎｏｅｅｒｒｆｎｔｎｚａｉｃｎｈｄｐｉｆｎｗｒｏｕｃｉｏａｏｃｎｒｄｃｈｅｗｏｋｅｆｃｉｅｗｉｈｓａｄｔｒｓｏｄｎｋｈｕｐｔｆｅｗｒｒｉｉｇｓｏｈｒＯｔａｅａｅｕｅｔｅｎｔｒｆｔｅｇｔｎｈｅｈｌｓａｄｍａｅｔｅｏｔｕｔｏｋｔａｎｎｍｏｔｅ，Ｓｈｔｈｅｖｏｎｔ
第２卷第１期７１
文章编号：０６—９４（００１００ｏ１０３８２１）１— ３３一４
计
算
机
仿
真
２０１０年１月１
基于贝叶斯正则化神经网络的企业资信评估
罗烨，益君，柳朱广萍，飞跃叶
（苏技术师范学院计算机科学与工程学院，苏常州２３０）江江１０１
（ｏｅｅｏｏｐｔｃｎｅａｄＥｇｅｒｇＣｌｇｆｍｕｒｉｃｎｎｉｅｉ，ｌＣｅＳｅｎｎ
Ｊｎｓｅｃｅｓｎｖｒｔｏｅｈｏｇ，ｈｎｚｏｉｇｕ２３０，Ｃｉ）ｉｇｕＴａｈｒＵｉｓｙｆｃｎｌｙＣａｇｈｕＪｎｓ１０１ｈｎａｅｉＴｏａａ
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ＣｏｐｏａｉｎＣｒｄｔＲａｉｒｒｔｏｅｉｔｎｇ
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ｎｔｒｅｅａｉａｉｎｐｒｏｍａｃｓｅｈａｅｅｗｏｋｇｎｒｚｔｏｅｆｒｎｅｉｎｎｃｄ．Ｍａｌｂｓｆｒｎｔｅｒｌｎｔｒｏｌｘａｅｕｅｏｓｍｕａｅｌｔａｏｔｅａｄｉｎｕａｅｗｏｋｔｏｂｏｒｓｄｔｉｌｔｗａｓ
强网络的泛化性能。并通过ＭＴＡＡＬＢ软件及其神经网络工具进行仿真计算。结果表明，贝叶斯正则化神经网络稳定、、快捷
评价结果可靠准确，可作为于企业资信评估依据。关键词：神经网络；贝叶斯正则化；资信评估
中图分类号：Ｐ８Ｔ１３文献标识码：Ａ