冯征
- 作品数:7 被引量:41H指数:3
- 供职机构:天津大学管理与经济学部更多>>
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- 相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于改进型神经网络的财务预警实证研究被引量:4
- 2007年
- 传统的神经网络财务预警模型存在缺陷,无法解释变量间的因果关系,使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术,能够得到优于传统神经网络模型的预测结果,弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷,实证研究结果也证实了该模型的有效性。
- 冯征
- 关键词:财务预警神经网络粗糙集
- 一种基于PSO的模糊聚类算法被引量:11
- 2006年
- 在大量的模糊聚类算法中,模糊C均值聚类算法是应用最为广泛的,然而它存在着一些缺点:对初始值敏感,对噪声数据敏感,容易陷入局部最优。针对以上问题,提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法,利用粒子群强大的全局寻优能力,这种算法克服了模糊C均值聚类算法的缺点,试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法。
- 冯征阎敏张智峰
- 关键词:粒子群优化模糊聚类模糊C均值算法
- Web使用记录挖掘在金融CRM中的应用被引量:1
- 2006年
- 讨论了Web使用记录挖掘在金融CRM中的作用,并建立了一套基于金融CRM的Web使用记录挖掘体系,以一个金融企业的实例贯穿全文。详述了该体系的六个部分,并在介绍发现客户模式这一步骤时提出了一种基于模糊神经网络的模式发现算法,这种算法可以提取Web使用记录中的客户规则。
- 冯征
- 关键词:模糊神经网络
- 数据挖掘方法在财务预警中的应用研究
- 上世纪90年代中后期以来,在全球资本市场迅速膨胀以及网上交易日益盛行的背景下,能够第一时间预测公司财务危机对于投资人避免投资风险和管理者获得决策依据都具有至关重要的意义,因此财务预警已经是管理领域的研究热点.数据挖掘作为...
- 冯征
- 关键词:企业管理财务预警数据挖掘人工神经网络
- 基于Web日志挖掘的用户聚类研究
- Web挖掘的三个主要方向是:关联规则挖掘、序列分析和聚类分析。本文研究了对Web用户的聚类,使用的信息来源是Web日志(Web log),属于一种Web使用记录挖掘,然而不同于传统的Web使用记录挖掘,本文不仅考虑了用户...
- 冯征
- 关键词:WEB日志日志挖掘用户聚类关联规则
- 文献传递
- 模糊神经网络在商业规则数据挖掘中的应用被引量:1
- 2006年
- 利用模糊系统对规则提取的优势弥补了神经网络可解释性差的缺点,并使用模糊神经网络来进行商业规则数据挖掘。通过建立模糊神经网络对训练好的网络进行剪裁,最后提取模糊商业规则,说明了商业规则数据挖掘的全过程,并对其中重点算法进行了描述和改进。给出的实例证明了该方法的有效性。
- 冯征
- 关键词:模糊神经网络数据挖掘数据集
- 一种基于粗糙集的K-Means聚类算法被引量:22
- 2006年
- 在传统的硬聚类过程中,得到的簇中数据对象是确定的,然而在现实世界,边界数据是不能被准确划分到任何一个簇的。粗糙集是处理这种边界不确定性的工具,基于此提出了一种基于粗糙集的K-Means聚类算法,这种算法生成的簇包括上近似集和下近似集,可以处理边界对象。试验证明,这种算法是有效的。
- 冯征
- 关键词:聚类粗糙集上近似集下近似集K均值