基于Mamdani模糊理论的滑坡敏感性评估

针对汶川县脆弱的地质环境和频繁发生滑坡灾害的状况,基于专家经验的滑坡敏感性制图方法,使用以Matlab为工具的Mamdani模糊推理方法,选取了6个参数作为滑坡灾害影响因子。该方法只考虑影响因子而不考虑滑坡灾害点数据。通过使用Mamdani模糊推理方法对所有影响因子进行处理,可得到滑坡敏感性分布图。对得到的滑坡敏感性分布图和滑坡编录数据进行比对,使用受试者工作特征曲线(ROC)评估滑坡敏感性分布图的准确性,曲线下面积(AUC)值为0.729。检验结果表明,使用该方法所制的图可用于评估区域滑坡敏感性。

基于逻辑回归模型的信用卡逾期风险预测及优化

信用卡逾期风险预测对金融机构的风险管理至关重要。文章基于8731个信用卡用户的逾期行为数据,分析了7个关键申请人特征,并采用逻辑回归模型对逾期风险进行了精准预测。针对数据不平衡及预测可信度问题,采用独热编码技术处理类别数据,并通过样本平衡化技术加以解决。在模型调优方面,综合考虑模型的拟合优度和复杂度,精细调整模型参数,显著提升了预测的可靠性。相较于AIC模型75.494%的精度,优化后的逻辑回归模型展现出更出色的预测性能。此外,还利用ROC曲线对模型性能进行了全面评估。实验结果表明,优化后的逻辑回归模型在信用卡逾期风险预测方面表现优异,为金融机构的风险管理和决策提供了有力支持。

基于SVM算法的乳腺图像钙化点检测方法

提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的钙化点检测方法。通过对乳腺图像进行预处理并提取可能含有微钙化点的感兴趣区域(ROI),对样本ROI进行小波变换确定优化参数,利用SVM检测微钙化点。试验中研究了SVM参数的选取对分类效果的影响,并利用ROC评估准则对SVM的检测效果进行评估。结果表明,SVM在微钙化点检测中是有效的,解决了目前微钙化点检测中普遍存在的假阳性率高、效率低的问题。