考虑Web金融信息的上市企业财务危机预测模型研究

以往财务危机预测研究主要基于财务指标,而随着研究的深入,财务指标本身的局限性也日益凸显,如财务报表的滞后性及财务数据易于被操纵等,这影响了财务危机预测模型的性能。鉴于此,通过情感倾向值的计算,将Web金融信息文本有效地数值化,并将其作为预测指标变量用于财务危机预测,使用LIBSVM分别构建纯财务指标预测模型和引入Web金融信息指标变量后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了比较分析。混合指标预测模型在预测的有效性、稳定性和超前性上均好于纯财务指标预测模型。

网络金融信息与上市公司财务状况的关系研究

随着互联网的发展,网络金融信息对于资本市场所起的作用日渐为人们所重视。通过分析网络金融信息与上市公司财务状况的关系,发现网络金融信息情感值和信息热度与上市公司财务状况的多个方面均具有相关性,尤其是与偿债能力和盈利能力的相关性尤为显著。网络金融信息情感值中蕴含有上市公司财务指标所不具备的信息,在对上市公司是否会被ST的预测时,可以作为财务指标的有效补充,提高预测效率,但是信息热度指标的影响却几乎可以忽略。

创业教育是市场经济条件下的高教新课题

创业教育,即英文"enterprise education"的中文表述,是联合国教科文组织在"面向21世纪教育国际研讨会"上提出来的,在这次会议报告中阐述的"21世纪的教育哲学"中提出了学习的"第三本护照",即创业能力的问题,要求把创业能力提高到与目前学术性和职业教育同等的地位.江泽民同志在第三次全国教育工作会议的讲话中也指出:"要帮助受教育者培养创业意识和创业能力".创业教育作为一种新的教育理念,是社会和经济结构调整时期人才需求变化的要求,也是知识经济时代培养大学生创新精神和创造能力的需要,更是高等教育发展变革的新趋势.

项目驱动教学法在《C语言程序设计》课程教学中的应用

文章针对C语言教学过程中存在的学生学习兴趣不高,学习主动性差而造成的课程教学效果差的现状,提出在C语言课程教学中实行项目驱动的教学方法,并从教学设计,课堂教学实例,实训教学实例等几个方面对这种方法进行阐述。

信息化提升邮政企业核心竞争力

文章在分析企业核心竞争力特征的基础上,对邮政企业核心竞争力现状进行了分析。从信息化对邮政传统业务、新业务的支撑,以及促进邮政企业管理和制度创新的角度,研究邮政核心竞争力的培育和提升。

时代的发展呼唤学习型教师

党的十六大提出了要创建学习型社会,而学习型社会的特点要求教师必须是学习型教师。另外信息社会对教师职业的要求以及新时代教与学的关系也说明了学习型教师是时代的需要。

基于词性标注和依存句法的Web金融信息情感计算

基于词袋模型的文本情感倾向性分析没有考虑句子的句法结构对句子语义的理解,基于依存句法分析的方法试图解决这一问题.目前基于依存句法分析的方法对影响文本情感的依存关系的选择多根据人为观察,带有随意性.根据影响句子情感倾向性的原极性、修饰极性和动态极性,1)找出了影响句子情感倾向性的4种词性:形容词、动词、副词和名词;2)从词性和汉语句子成分理解的角度,逐一分析了24种依存关系对句子情感计算的影响,找出了可能影响句子情感倾向性的8种依存关系;3)根据这8种依存关系中可能的词性组合设计了6种情感计算规则,并提出了基于二叉树的情感计算策略,设计了情感计算二叉树的构建算法和基于情感计算二叉树的情感计算算法;4)在Web金融信息上进行了实验测试,实验结果表明了该方法的有效性.

基于语素的金融证劵域文本情感探测

随着数据挖掘和自然语言处理技术的不断提高,Web上评论资源越来越受到研究者们青眯.由于在金融证劵域还没有现成的情感语料库,所以情感分析在金融证劵领域内的应用还很罕见.面对篈?的非结构化Web文本金融信息,充分考虑金融信息的领域特征,运用基于语素分数的文档情感倾向值计算方法对Web文档进行情感分析.对于每个文档计算出一个情感值,情感值的符号表示其情感倾向,情感值的绝对值大小反映文档的倾向强度.这就避免了金融证劵域情感语料库缺少这一局限.实验结果表明,该方法可以有效地分析Web金融信息的情感倾向.

分布式数据库中数据查询优化策略研究

分布式数据库中,数据的分散存放和冗余给故障恢复带来了方便,同时也使得分布式查询处理变得更加复杂,因此如何快速准确地查询用户想要的数据成了分布式数据库系统中的一个重要问题。文章介绍了分布式数据库的特点,详细阐述了一般的查询优化策略,给出了常用的查询优化技术。

智慧工地在油气管道建设中的应用探索

随着我国油气管网的初步成形,管道里程呈现了倍增式发展,管道工地随之增多。智慧工地作为新兴产业,虽已融入了许多自动化、信息化的构建方法,但在管道行业的应用仍在探索与试用阶段,仍然缺少有效的设计方法及模块化的构建技术。介绍了长输油气管道、市政、铁路、电力等行业在智慧工地方面的尝试与优秀经验,结合管道行业自身特点定义了基于全生命周期的管道智慧工地概念,形成了管道智慧工地整体及感知层、传输层、数据层、决策层、应用层、监管层的推荐框架方法;介绍了管道智慧工地可用的智能化方法,并概述了利用综合评价法对管道工地方案进行评价。研究发现:管道智慧工地仍有极大的发展空间,智能技术的运用将进一步推动管道行业发展。

人工蜂群优化BP神经网络在输油管道泄漏检测中的应用

BP神经网络的泛化性能很大程度上取决于模型的参数选择,针对此问题提出基于人工蜂群算法(ABC)的BP神经网络参数优化算法,并将其应用于输油管道的泄漏检测。该方法将BP神经网络的连接权值和阈值一一对应于人工蜂群算法优化问题每个可行解的各维度值,找到问题的最优解,训练出符合精度要求的理想模型。将该方法应用于输油管道泄漏信号的识别,提取管道各类工况下压力信号部分非线性特征作为检测模型训练样本集,建立输油管道泄漏检测模型并进行识别测试,有效提高了泄漏检测的准确率。