基于改进SVM算法的思政教育动态预警系统研究

针对目前高职院校思政教育工作存在的信息反馈滞后、预警干预机制不完善、风险管控能力较弱等问题,开发了一款基于改进SVM算法的思政教育动态预警系统。通过构建体量较大的基于用户行为的日志数据库,引入改进过的支持向量机(SVM)算法并融入预警分类器建立面向思政教育动态预警模型,在Matlab2016b环境下进行模型效能仿真验证,较好解决了多维应用背景下的高校思政教育动态预警过程中人力耗费与实际效能失衡、信息反馈滞后等问题,具有动态预警精准、泛化预警能力强、风险管控变化趋势预估效率高等优势。以我国东部某高职院校为效能评价载体,利用VS2012平台开发了验证环境并对模型进行了实证分析,分析结果表明所提模型可以实现全方位的高校思政教育动态预警,在预警适应性、模型拟合度、信息过载处理效率等方面具有明显优势。

基于多传感器数据融合的档案存放安全性预警系统研究

针对目前电力档案存放安全性预警工作存在的信息反馈滞后、预警干预机制不完善、风险管控能力较弱等问题,开发了一款基于多传感器数据融合的档案存放安全性预警系统。通过构建面向多维参数的传感器集群网络,引入改进过的多传感器数据融合算法并融入预警分类器建立面向电力档案的动态预警模型,在MATLAB2016b环境下进行模型效能仿真验证,较好解决了多维应用背景下的电力档案存放安全性预警过程中人力耗费与实际效能失衡、信息反馈滞后等问题,具有动态预警精准、泛化预警能力强、风险管控变化趋势预估效率高等优势。以国家电网某省电力公司为效能评价载体,利用VS2012平台开发了验证环境并对模型进行了实证分析,分析结果表明,所提模型可以实现全方位的电力档案存放安全性动态预警,在预警实时性、模型拟合度、信息过载处理效率等方面具有明显优势。

混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法

财务管理是当代财务管理的重要研究方向,财务管理过程十分复杂,对财务管理进行及时预警具有重要的研究意义。传统预警方法无法刻画财务管理的变化规律,使得财务管理预警结果不可靠,实时性较差。为了获得理想的财务管理预警结果,提出了基于混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法。首先对财务管理预警原理进行分析,找到财务管理预警的关键技术,然后收集与财务管理预警相关的数据,采用RBF神经网络对财务管理预警变化规律进行建模和描述,得到财务管理预警的分类器,并引入混沌粒子群算法优化财务管理预警分类器的参数,最后进入了财务管理预警仿真模拟实验。试验结果表明,相对于传统财务管理预警方法,混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警正确率得到了有效的提升,在有效时间内对财务管理进行预警,解决当前财务管理预警过程中存在的一些难题,具有较高的实际应用价值。