基于免疫遗传神经网络的CRM数据挖掘模型的设计与实现

客户分类是智能CR M系统的一个重要功能。该文提出使用前馈型神经网络构作一个CRM客户分类模型的思想,并用免疫遗传算法对其进行优化。在染色体设计上提出了三层结构的染色体,解决单层结构染色体中,短基因组实际变异机率过小的问题,促使子代种群有更好的“生物多样性”。最后通过实验证明模型有较好的客户类别识别率及优点。

基于神经网络模式的遗传算法在CRM的数据挖掘优化研究

提出了一种有利于优化CRM的基于神经网络模式的遗传算法,在对该算法仿真研究的基础上,将其应用于CRM的数据挖掘中,用于优化BP神经网络模型的拓扑结构和连接权值,并给出了相关的遗传操作和实验结果。通过论证分析认为,该算法克服了原有几种用遗传算法优化CRM神经网络数据挖掘模型的缺点和不足,提高了数据的精度和准确性,具有广泛的应用价值。

基于机器学习的入侵检测技术概述

基于机器学习的入侵检测方法是大规模、高带宽网络环境下实现对网络攻击智能检测的关键技术之一。该文对目前主流的基于机器学习的各种入侵检测方法进行了简要介绍和评述,并结合网络攻击的发展趋势,阐述了入侵检测机器学习方法的发展方向。

电网故障诊断研究方法

介绍了电网故障诊断的研究目的和意义,对国内外电网故障诊断的研究方法进行了叙述,并分析了各种研究方法的特点和适用场合,最后指出了该领域的主要问题和未来发展的趋势。

优惠券促销定价模型及求解

为了提高优惠券的使用率,提出了一种新的优惠券促销定价模型及求解方法.通过分析优惠券销售的特点,把顾客分为有优惠券的顾客和没有优惠券的顾客两种类型,考虑优惠券面值和发放时间两个因素,以商家利润差最大化为目标建立了发放优惠券的定价模型,利用商务智能中的数据挖掘技术对商场中进行促销的几种商品的销售量进行了预测,并利用遗传算法对模型进行优化求解,通过实例仿真进行了验证.实验结果表明,该模型对于商家制订优惠券策略具有重要的理论意义和应用价值.

基于数据挖掘的客户关系管理系统研究

在CRM客户关系管理中,反馈和交流的管理过程是重要的内容,通过与客户的深入交流对客户的需求进行更加详细具体的了解,之后再根据客户的需求对企业的产品和服务进行一系列的改造。为了能够更好地实现这一目的,基于面向对象的编程方法,研究开发了新的客户关系管理系统,利用遗传算法和神经网络算法挖掘数量庞大的客户数据,从而取得客户关系管理的有效信息。利用遗传算法将数据挖掘应用到客户获取中,利用神经网络算法将数据挖掘应用到交叉营销中,并取得良好效果。