个人信用评估应用方法分析---基于集成学习算法视角
个人信用评估方法
个人信用评估方法比较分析 摘要：个人信用评估制度是个人信用制度中的一个重要组成部分，建立科学的个人信用评估体系是建立个人信用制度体系的核心问题。随着我国经济的发展和经济运行中不确定性的增强，信用评估在经济中的作用和地位越来越重要。如何建立一个规范化并和国际接轨的个人信用制度体系已成为一个亟待解决的重要课题。本文介绍了个人信用评估的方法及其比较分析。 关键词：信用评估评估模型神经网络评估系统 正文： 一．何谓个人信用评估及其内容 目前的个人信用评级方法，就是在对个人资信状况全面考察的基础上，根据统一的评级指标体系和相应的评级程序，对其在各种商业往来、合作中履行承诺条件的兑现状况，以及信誉程度所进行的全方位评价。此外，还必须实时监控影响个人信用质量的重大事件，及时调整对个人的信用评级结果。一般认为，不同的等级符号代表了不同的违约概率。 1.个人信用评级指标： （1）人基本情况 （2）个人资产规模和质量 （3）个人偿债能力 （3）个人盈利能力
（4）个人信誉状况 （5）个人发展前景 2. 个人信用评级理念 （1）定性与定量分析相结合，以定性分析为主，定量分析作为定性判断的重要依据。定量与定性都量化为分值，并与级别相对应。 （2）注重分析个人信用记录，对个人的信用品质予以重点关注。 （3）注重个人的还贷风险分析--对个人抵押物、固定资产、金融资产、无形资产、个人所在单位及其所处行业均进行深入调查和分析。 （4）注重个人现金流量分析，判断个人偿还债务本息的能力。 （5）进行个人财务报表数据真实性分析，在与个人沟通的基础上采用实际合理的数据。 二．个人信用评估模型的的种类及其比较 当前，我国个人业务的飞速发展使商业银行积累了一定量的数据，商业银行纷纷进行数据集中，建立数据仓库，开始应用数据挖掘技术建立科学的个人信用评估模型，进面建立完善的个人信用评估机制，以降低个人信贷业务成本和风险。但是我国银行业在个人信用评估模型的建立和应用方面仍处于起步阶段，对各种方法建立的个人信用评分模型的准确性和适用性的研究还有待深入。最常用的评估模型有以下几种。 1.神经网络 2.Logistic回归法
机器人视觉算法 参考答案
1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集
关于个人信用管理论文
关于个人信用管理论文 摘要 我国个人信用管理体系不健全，缺乏个人信用具体的数据记录和统一的、专业的个人信用评估机构。这就提高了消费信贷经营成本，导致银行的信用风险增加及其提供的消费信贷服务单调，造成消费贷款用途异化。这需要政府或中央银行牵头组织，建立完善的个人基本账户系统，个人信用信息登记系统、信用评级系统和网上查询系统等个人信用管理体系。需要采取的配套措施是：加大社会公众个人信用意识的理念教育;完善个人信用管理体系的相关法律法规;建立有利于信用制度推广的环境体系。 关键词个人信用管理体系消费信贷 近年来，随着人们可支配收入的不断增加，人们的消费观念也逐步改变，个人信用活动成为信用关系中最具潜力的一部分。它在刺激消费需求、引导资金流向以及提高我国居民生活质量等方面都发挥着重要作用。 个人信用是指根据居民的家庭收入与资产、已发生的借贷与偿还、信用透支、发生不良信用时所受处罚与诉讼情况，对个人的信用等级进行评估并随时记录、存档，以便信用的供给方决定是否对其贷款和贷款多少的制度。个人信用管理体系是指监督、管理和保障个人信用活动健康、规范发展的一整套规章制度和行为规范。 一、我国个人信用管理体系发展的现状 1.缺乏个人信用具体的数据记录。个人信用是通过具体数据的记录来描述的，没有信用记录就无法判别信用的好坏。我国以前一直把重点主要集中在企业信用制度建设上，而缺乏专门机构来对个人信用记录进行数据收集，个人能提供的信用文件只有自身的资产凭证，不足以充当资信证明。各类金融机构、商家及有关企业缺少对个人信用记录的记载，即使是发生信用关系较多的商业银行，虽然能够提供消费者个人信贷的数额、期限、还款记录等方面的数据，然而这些数据缺少规范、连续的记载，而且各家商业银行记载的数据没有有效的信息共享，为此造成个人信用记录的持续的缺失。 2.缺乏个人信用体系。有效的体制和制度支持我国目前居民的收入尚未完全货币化，个人的资产还不能真实透明。消费者个人的信息分散在居委会、派出所、就职单位、银行等部门。由于社会保障制度尚不完善，信贷担保法规没有针对个人信用的相关规定，都可能使个人信用行为隐藏着法律和道德风险，影响个人信用活动的发展。 3缺乏统一的、专业的个人信用评估机构。各商业银行提供消费信贷，进行信用评估时所采取的评估方法、评估标准很不统一，难以形成整个社会对个人信用的完整判断。另外，一些中介机构虽然数量扩张快，但由于共享不到政府各部门的信息，建有信息数据库的规模也普遍偏小，没有自己的信用资料数据库，作用与功效远未得到充分发挥。 二、目前我国个人信用体系对消费信贷的影响
建立我国商业银行个人信用评估体系的思考
建立我国商业银行个人信用评估体系的思考 篇一：我国在个人信用体系建设方面存在的问题及建议[1] 我国在个人信用体系建设方面存在的问题及建议 个人信用编辑于2009-04-28 内容摘要：个人信用体系建设是社会主义市场经济和社会和谐发展的必然要求。建立起我国较为完善的个人信用体系，进而规范并促进社会经济活动，是一项社会、经济意义深远且关系到治理体制创新、政府职能转变、法制建设规范等方面规模浩大的系统工程。本文针对我国在个人信用体系建设方面存在的问题展开讨论，并对如何搞好个人信用体系建设提出了一些建议。 关键词：个人信用体系建设规范思考 个人信用体系建设是社会主义市场经济和社会和谐发展的必要条件。建立起我国较为完善的个人信用体系，进而规范并促进社会经济活动，是一项社会、经济意义深远而且关系到治理体制创新、政府职能转变、法制建设规范等方面规模浩大的系统工程。既要克服传统体制的巨大惯性，又要适应现代市场经济规律和国际一体化的要求，其复杂性和艰巨性都是空前的。 从全国个人信用体系建设的实践来看，目前我国个人信用体系建设有了一定的进展，但也存在着相当多的问题。 我国个人信用体系存在的问题 信息收集缺乏法律支持 我国还没有健全的全国性的有关征信的法律法规。这就使我国的个人征信业面临尴尬和困境：一方面，缺乏相关法律的支持，导致信用数据征集困难；另一方面，对消费者数据的征集是在消费者不知情的情况下进行的，由于没有法律对消费者的信用数据加以区分，难免面临侵犯个人隐私权的尴尬。根据西方国家的经验，对消费者数据的征集是在法定程序下进行的，并事先征得本人的同意。而我国目前的做法则是，信用机构从中介人那里获得消费者的信息，作为信息所有者的消费者本人却不知晓，以致于涉及侵犯个人隐私。 尚未树立现代信用意识 在我国传统的信用文化中，人们并没有将信用看作是一种商品，而仅仅把信用作为一种观念用道德去约束。一个人不讲信用，只会受到社会道德的谴责，经济利益并没受到太大损失。因此，失信的收益远远大于其成本，以致于造成整个社会信用缺失。非凡是在我国由计划经济向市场经济转轨的过程中，社会信用意识并没有随之建立，因而缺乏对失信的惩戒机制，将造成全社会严重的信用危机。信用数据征集成本较高 随着社会生产力水平的不断提高，生产关系日益复杂，作为经济主体的个人参与经济生活和社会活动的程度越来越深、范围越来越广，从而其信用信息广泛 散落在各个部门机构。一个完善的个人征信体系必须以将散落在各个部门的信息收集起来为前提。而我国的个人信用体系发展缓慢的一个重要原因就是个人征信数据分散，开放程度很低，个人信用评估公司难以获得，从而难以建立起一个完善的个人信息数据库。在我国这样一个信用意识低下、信用数据分散的国家，由市场来操纵个人征信体系的建立不可避免会碰到困难，这就产生了政府支持的要求。而上海、深圳、北京等地信用体系建立的背后也
浅谈机器学习与深度学习的概要及应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/999933087.html, 浅谈机器学习与深度学习的概要及应用 作者：宁志豪周璐雨陈豪文 来源：《科技风》2019年第15期 摘;要：在20世纪五六十年代，“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展，在AlphaGo击败李世乭时，人工智能（Artificial Intelligence）又受到了学者们的广泛关注和研究，同时机器学习（Machine Learning）和深度学习（deep learning）也相应的被提及到，甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分，从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用，以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过，可能在许多地方会有出入，还望更多的人能够有自己的思考。 关键词：机器学习;深度学习;算法 1 定义与区分 随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索，机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中，Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习，为了解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说，它是对数据分布进行建模，然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类，可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 先举个例子来区分机器学习和深度学习，比如在识别猫和狗时，机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取，而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此，对于大量数据，使用深度学习较好，数据量少时，传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解，而深度学习直接得到结果，可以实现实时的效果。当然，深度学习在具备高效能的优点时，它对硬件的要求也很高，尤其对GPU的要求。 2 机器学习算法分类 机器学习算法分为监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统四大类。监督学习（Supervised Learning）是给出带有正确答案的数据集，通过算法得出更多的正确答案;无监督学习（Unsupervised Learning）是不提前告知算法，只给出一堆数据集。监督学习主要用于解决回归问题（预测连续的数据值）和分类问题（预测离散值输出）。如预测房价是回归问题，根据某些已有的数据可以得出直线、二次函数或二阶多项式。预测肿瘤的良性、恶性，只有两
最新整理银行个人信用评估方法.docx
最新整理银行个人信用评估方法 银行个人信用评估方法研究Y，即“A1∧...∧Am=>1∧...∧Bm”。 (3)预测 把握分析对象发展的规律，对未来的趋势作出预见，其表示形式与分类同。 三、一种基于历史记录规则相似性的综合评估方法 由于国内银行业现有客户记录多数是不完整的，所以使用单 一的方法进行评估未必能体现客户真实的信用历史状况。为了将数据挖掘技术和数理统计完全基于记录本身特征并与能够体现专家判断的评分很好地结合起来，本文提出一种基于关联规则的相似推荐方法，实现如下： 1.应用粗糙集理论对历史数据记录进行属性约简及规则提取 粗糙集理论是数据表简化和生成最小决策算法的有效方法，可以实现知识约简，发现属性表中的属性依赖，从而在信息不完全环境下进行知识发现，其定义如下： S= 其中，S：信息系统（决策表） U：论域 A：属性集合 F：UXA→V的映射 V：属性值域集合 采用决策偏好信息的挖掘方法（参见文献[3]），对S进行属性约
简并提取规则，形成不同支持度S和信任度C决策规则集合DN{ф→Ψ}（其中N代表提取的规则数量，可根据实际情况确定），且D是S不重复的子集，ф是条件属性，Ψ是决策属性，ф、Ψ∈A。 2.对测试记录与步骤1提取的规则进行相似性计算 相似性是某种关系强度的度量，可以通过数值比较来衡量（参见文献[4]）。因为决策规则集合D不能完全覆盖所有测试记录属性值组合，而且决策表对象结构相同。测试集合SD中的任一组合（规则）Dd对照D中Dn进行相似性计算，得出SIM1、SIM2...SIM 其中，B：归一化因子 （B=1/∑Wi） Wi：属性i贡献因子 （体现数据特性或专家经验，也可通过多种赋权综合评价求得）SD（Dd，Dn）：已知Dd发生，Dn也在同一组发生的概率 3.多赋权综合评价 对上述步骤求得参照各个规则的支持度S、信任度C及相似性SIM 组成一个N个对象、3个指标的矩阵XN×3。 （1）运用变异系数法对X进行客观赋权 此时，第j个指标的权重就是这种加权方法是为了突出各指标的相对变化幅度，即变异程度。 （2）对X使用线性插值法进行规范化处理，得到规范化矩形ZN ×3，对其使用互补判断矩阵排序法求属性权重： I=1运用综合赋权法将（1）、（2）两个权向量进行有机集成，得到综合权向量W=（W1，W2,......,WN）。传统的综合赋权有乘法合成
机器学习算法分类与趋势分析
机器学习算法分类与趋势分析
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络等 但从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它的意思就是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。打个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器，扫帚或拖把，但是你不会拿出一把铲子然后开始挖掘。
因此，我们想要介绍另一种分类算法的方法，即通过机器学习所负责的任务来分类。 机器学习的任务 1.回归 回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格，股价变动或学生考试分数。 回归任务的特征是具有数字目标变量的标记数据集。换句话说，对于每个可用于监督算法的观察结果，您都有一些“基于事实”的数值。
1.1。（正则化）线性回归 线性回归是回归任务中最常用的算法之一。它最简单的形式是试图将一个直的超平面整合到你的数据集中（即当你只有两个变量的时候，你只能得到一条直线）。正如您可能猜到的那样，当数据集的变量之间存在线性关系时，它的效果是非常好的。 实际上，简单的线性回归经常被正则化的同类算法（LASSO，Ridge和Elastic-Net）所忽略。正则化是一种惩罚大系数的技术，以避免过度拟合，它应该调整其惩罚的力度。
个人信用(还款意愿和能力)评级
教你如何准确评价借款人的还款意愿？ 做出贷款决定前，重点是要进行贷款分析。小额贷款分析原则是以基于现金流的还款能力为切入点，着重考察评价还款意愿、还款能力和持续经营能力。因此，客户能够正常还款的前提是还款意愿和还款能力同时具备。其中还款能力可以通过贷前调查获取的各种财务信息等指标展现出来。那么如何评估借款人还款意愿就成为贷款分析的重中之重。今日融资圈就和大家一起来探底！ 西方商业银行在长期的经营实践中，总结归纳出了“5C”原则，用以对借款人的信用风险进行分析，5C分析法最初是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的专家分析法之一，它主要集中在借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity)、资本实力(Capital)、担保(Collateral)和经营环境条件(Con-dition)五个方面进行全面的定性分析以判別借款人的还款意愿和还款能力。5C分析法对于判别借款人的还款能力和还款意愿具有很大的参考价值。单从还款意愿的评估方面来说，小编认为决定还款意愿的因素主要是“人品＋违约成本”。如何鉴定，且看下面分解： 一、决定还款意愿的因素—人品 具体到借贷项目中，人品是指借款人的商誉和诚信度。小贷公司在考察借款人人品时可以参考以下因素：①客户的在当地社区的声誉；②他人评价；③生活习惯；④对贷款流程的态度； ⑤家庭情况；⑥不良信用记录；⑦还款意愿表示；⑧工作与收入；⑨对小额贷款公司的印象或态度；⑩固定的商业伙伴等。还可以通过在与借款人交谈过程中的直观感觉来判断借款人的人品，如通过借款人的表情、眼神、言谈举止以及对待家人、员工、业务伙伴的态度等无意间流露出的信息，可以对其人品的判断提供参考依据。 二、决定还款意愿的因素—违约成本 所谓的违约成本，是指借款人需要为其违约行为付出的代价。借款人的违约行为可能为其带来的影响有①经营受到影响；②家庭生活受到影响；③小额信贷机构和其他债权人拒绝授信； ④额外的负担（逾期利息、违约金、律师费、诉讼费等）；⑤社会声誉和评价受到重大；负面的征信记录等。 通过调查了解并结合实践经验，小编认为，影响违约成本的因素包括两方面一是家庭因素，如婚姻状况、子女状况、住房及资产状况、是否本地人、申请人的社会声誉及评价、配偶、父母的社会地位等。二是生意因素：经营年限（行业年限、经营地年限、回头客的重要性、变更经营场所难易、变更经营场所对生意的负面影响大小、盈利状况等。 三、评估还款意愿应注意挖掘客户基本信息背后蕴藏的信息 （一）客户年龄 通常情况下客户的年龄与客户的社会经验、工作经验是成正比的，而客户的经验会对客户的经营能力产生帮助（尤其对一些复杂程度较高的行业）。客户的年龄与客户的精力、健康程度
机器视觉算法开发软件----HALCON
机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显
著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；
个人信用等级评定
个人信用等级评定 个人信用等级评定的主要内容包括： （一）信用等级划分标准 与企业信用等级评定相似，个人的信用等级是对个人借款人的还款意愿、还款能力的综合度量，通过基于评估指标体系的积分进行划分，依信用度高低划分AAA、AA、A、BBB、BB和B级： 1.AAA级。综合得分90以上，客户的收入水平很高，偿债意愿很强，社会地位很高，家庭环境非常优越，一般可获得60万元额度的贷款。 2.AA级。综合得分在80分至89分，客户的收入水平高，偿债意愿强，社会地位高，家庭环境非常优越，一般可获得10万的贷款授信额度。 3.A级。测评得分在70至79分之间，客户的收入水平高，偿债意愿较强，社会地位较高，家庭环境比较优越，一般可获得5万元贷款的授信额度。 4.BBB级。得分在60至69分之间，客户的收入水平中等，有偿债意愿，有一定社会地位，家庭环境良好，一般可获得1万元贷款授信额度。 5.BB级。得分在50至59之间，客户的收入水平一般，有一定偿债意愿，社会地位一般，你家庭环境一般，一般只能获得5000元授信额度。 6.B级。得分在49分以下，客户的收入水平较低，偿债意愿不强，社会地位较低，家庭环境较差，一般只能获得3000元授信额度。 （二）信用等级测评方法 1.资格。借款人是否符合贷款对象要求；是否有隐瞒事实套取银行贷款及恶意透支行为；是否遵纪守法以及借款人诚实守信程度、对银行和其他债权人的还款记录等。 2.能力。包括借款人年龄、学历、职业、职务、职称等。 3.收入。包括借款人本人和家庭年收入、家庭人均收入、家庭负债总额、与家庭年收入额比重、月还本付期占家庭月收入的比重等。 4.环境。包括借款人单位的行业性质、经营状况和发展前景、借款人在现职年限等。 5.与银行的关系。包括是否为贷款银行客户、在银行贷款情况、借款人与银行的关系、借款人的信誉记录等。 6.测评指标。
机器学习及其算法发展分析
机器学习及其算法发展分析 发表时间：2019-07-18T10:00:54.027Z 来源：《科技尚品》2019年第1期作者：赵明刘复星 [导读] 随着当今社会的发展和科技的进步，机器智能化在各个领域的应用越来越广泛。由于当下机器学习还处于初始阶段，主要依赖监督学习，且并未完全攻克弱人工智能，相关人员需要不断完善机器学习理论基础和实践。在对应科学范畴和计算机技术发展中，应为机器学习提供良好的环境，机器学习的发展前景十分广阔。要积极吸取发达国家的经验和教训，在人工智能技术上不断创新发展。 中国汽车技术研究中心有限公司 引言 在现代化信息技术的支持下，计算机技术为智能人工技术发展奠定良好基矗以计算机技术为支持的智能计算技术涉及了统计学、逼近论、算法复杂论以及凸分论等学科知识，可通过计算机技术，利用自身的学习经验，在自我系统中不断完善自身性能。以计算机规律性信息数据为支持，在计算机中找到规律性信息，获取知识经验，实现计算机技术的智能化，使得计算机向人工智能方向发展。 1概述 机器学习是AI人工智能的一个分支，在人工智能的时代机器学习作为一门重要的分支越来越受到学术界以及社会的关注，机器学习是一门涉及多领域的交叉学科，涉及统计学、凸分析、概率论、算法复杂度等多学科多门类，通过研究计算机相关模拟性能以及人类学习习惯和行为来获得新的技能或者新知识，并且根据自身框架结构不断优化完善自身体系性能。在此基础上持续优化模型，使得后续工作执行得更好。机器学习是令计算机不呈现程序即可显示获得某些功能的学习领域，也是计算机自身获取知识并逐步反馈逐步改进提示的过程。机器学习的研究需要以神经网络，统计分类等统计学，生物学为基础，让机器模拟人类学习过程。对此需要输入巨量的数据和学习样本以形成人类所知的"经验"，不断重复拆分、回归、聚合，最终得到元素间的关系并可依此形成类似经历的判断和预测。因此也应用于数据挖掘，大数据处理等基于海量数据的预测，应用领域十分广泛，涉及大数据分析、数据深度挖掘、自然语言处理、搜索引擎、语音识别、机器人控制应用等。 机器学习的本质在于数据的整合归纳，模型的建立和算法的改进。在整个学习过程中，最基本的条件是持续的外界反馈，以某种方式形成的外界信息源，运用算法将获取的外部信息加工成为"经验"，并储备在内在的数据库里。数据库根据建立的原则和规律提供执行的行动，而行动过程中获得的外界信息又成为了新的反馈来源，对下一次的行为提供新的指导信息。 2机器学习分类内容 机器学习中数据处理以人为标注为标准判断机器学习，主要有监督和无监督两种形式。监督学习是将学习目标采取具有标签的数据辅助完成学习，这种学习方式在实践中效果显著。但是，采取监督学习方式成本较大，价格昂贵。采用先进无监督学习则通过计算机自身自动化技术学习，以多种数据完善先验式知识吸收，整体上成本可控，不需要大量资金投入；但是，这种学习方式的实际效率较低。 2.1监督学习 监督学习以人为方式标注目标，初始训练数据是监督学习中需收集的必然数据。监督学习能够将机器自身泛化能力充分发挥出来，可以有效解决分类和回归问题。这种监督学习经典算法为卷积神经网络、多层感知机和逻辑回归等。经典方式由BN、SVN、KNN以及CBR等组成。由标注特征对机器展开数据集训练，使其能够学习对不同事物的合理划分，以学习的方式对规则、规律数据进行预测。 2.2无监督学习 无监督学习中，机器在未标记样本数据时，不进行的训练，开展无监督学习。无监督学习可以在机器学习中及时区分一些原理相似性概念，无监督学习可以和人类一样学习需要的知识。这种无监督的学习经典性算法分为深度置信网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器等内容，在解决聚类问题上有广泛的应用。 3机器学习的经典算法 机器学习目标是在一定的网络结构基础上，构建符合要求的数学模型，选择合理的学习方式和数据训练方法，学习输入数据的内在模式和数据结构，不断调整内部参数，通过数学工具求解模型最优化的预测反馈，提高泛化能力、防止过拟合进行半独立甚至独立的繁琐性工作。机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程，下面以机器学习领域经典的BP算法、卷积神经网络和深度学习算法来介绍。 3.1BP算法 BP算法属于有监督学习，该算法的基本原理如为浅层前向型神经网络计算模型，包含输入层、隐藏层和输出层，由大量神经元作为网络节点彼此连接，每个神经元通过激励函数处理作为网络权值的连接强度信号，通过调整这些连接强度，将输入数据中包含的模式信息映射到输出层。 3.2卷积神经网络 本质上，卷积神经网络是一种带有卷积结构的多层前馈神经网络，但区别于传统的全连接前馈神经网络，CNN具有局部连接和参数共享的重要特征，从而减少了连接和权值的数量，降低了网络模型的复杂度，提高了计算效率，特别是网络规模越大、效果越显著。另外，CNN通过层叠的卷积和下采样操作自动提取具有平移不变性的局部特征。 3.3深度学习算法 深度学习是机器学习的一个最新分支。Hinton等人于2006年提出基本概念，是机器学习基于数据辩表征学习的方法，用半监督式或非监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。人们一直在研究数字神经网络与人类大脑间的关系，随着对生物神经科学和计算机技术深入研究及它们的发展与应用，人们逐渐认识到神经网络的分层计算模型与人类大脑结构的特定区域相对应。近年来，深度学习模型的研究与应用成果也进一步证明了这个事实。因此，深度学习网络模型是最接近人类大脑的智能学习方法和认知过程，这也是其实践应用的理论依据。 4机器学习未来与发展 4.1非监督学习 非监督学习，目前还未是一门成熟的学科，主要关注统计数据密度问题，在训练中所需的已标识数据是经人工处理而成，且需由相关
基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2020-2027 Published Online November 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/999933087.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/999933087.html,/10.12677/csa.2019.911227 Design and Implementation of Drop Detection Algorithm Based on OpenMv Zihong Yang, Wenjie Yang, Jia Liu* School of Information Engineering, Wuhan Business University, Wuhan Hubei Received: Oct. 22nd, 2019; accepted: Nov. 6th, 2019; published: Nov. 13th, 2019 Abstract Today, the number of elderly people in society is on the rise, but also accompanied by a growing number of elderly security problems, such as falls, sudden illness, dementia, and a series of a threat to the elderly life problems, and in this paper, the fall problem is proposed based on a OpenMv fall detection algorithm, mainly through OpenMv cameras to capture images for image arithmetic for the elderly fall state. The fall detection proposed in this paper is mainly realized through OpenMv’s built-in function library and the three-frame difference algorithm, and then the fluctuation range of the body center coordinates of the elderly is adjusted to determine whether the elderly has fallen. Keywords Elderly, Camera, Fall Detection, Three Frame Difference Algorithm 基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现 杨子弘，杨文杰，刘佳* 武汉商学院信息工程学院，湖北武汉 收稿日期：2019年10月22日；录用日期：2019年11月6日；发布日期：2019年11月13日 摘要 现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于OpenMv *通讯作者。
最新-银行个人信用评估方法研究 精品
银行个人信用评估方法研究 | 国内外信用评估状况比较 目前，中国除了上海之外，其它城市还没有专营消费信贷调查业务的报告机构。1999 年下半年，建设银行济南分行出台的《个人信用等级评定办法》在信用评估方面进行 了尝试。该办法对不同的指标赋予不同的分值，对借款申请人的还款能力、信用状况 等做出综合评价以决定贷款决策。随着信贷业务的需要，国内越来越多金融机构以业 务对象的个人信用记录直接作决策参考，或附以一些评分方法，但毕竟以主观经验为主。而国外在信用评估方面已经有人做了大量的工作，提出了有FICO评分模型、神经网络模型、贝叶斯分析模型等等各种评估模型，并采用了各种数学的、统计学的、信 息学的方法，取得了一定的效果，特别是FICO评分模型，更是成为西方发达国家信用评分事实上的标准。 二、常用评估方法 1.标准数理统计模型 基于标准数理统计理论的信用评分模型是对大量的个人消费贷款的历史信用数据 进行科学的归纳、总结、计算而得到的量化分析公式。在美国，不同的行业有不同的 信用评分模型来帮助专业人士进行信用风险管理，如表1所示： 表1 美国不同行业常用信用评分模型表 从概念上讲，信用评分就是利用消费者过去的信用表现来预测其未来的信用行为，如 图1所示。 信用评分模型的关键是科学合理地选出信用变量，并产生一个公式。信用评分模 型的统计方法有线性概率模型、logit模型、probit模型以及线性判别(Discriminant)分析方法。 （1）线性概率模型 线性概率模型假设违约概率Y与信用变量X之间的关系是线性的，用于解释过去信用行为(违约或不违约)的信用变量及其重要性(系数)被用来预测未来的信用行为。 线性概率模型数学表达如下：
机器学习算法及其应用
机器学习方法及应用 1、机器学习 学习是生物中枢神经系统的高级整合技能之一,是人类获取知识的重要途径和人类智能的重要标志,按照人工智能大师H·Simon的观点[1]:学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进,使得系统在下一次执行同样或相类似的任务时,会比原来做得更好或效率更高。 机器学习则是计算机获取知识的重要途径和人工智能的重要标志,是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科,是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。一般认为,机器学习是一个有特定目的的知识获取过程,其内部表现为从未知到已知这样一个知识增长过程,其外部表现为系统的某些性能和适应性的改善,使得系统能完成原来不能完成或更好地完成原来可以完成的任务。它既注重知识本身的增加,也注重获取知识的技能的提高。 1.1 机器学习基本模型 以H·Simon的学习定义作为出发点,建立如图1的基本模型。在机器学习的过程中,首要的因素是外部环境向系统提供信息的质量。外部环境是以某种形式表达的外界信息集合,它代表外界信息来源;学习是将外界信息加工为知识的过程,先从环境获取外部信息,然后对这些信息加工形成知识,并把这些知识放入知识库中;知识库中存放指导执行部分动作的一般原则,由于环境向学习系统提供的信息形形色色,信息质量的优劣直接影响到学习部分容易实现还是杂乱无章。而知识库则是影响学习系统设计的第二个因素,由于知识库可能不同,表达方式各有特点,在选择表示方式上要兼顾表达能力强、易于推理、易于完善及扩展知识表示等几个方面的要求。执行环节是利用知识库中的知识完成某种任务的过程,并把完成任务过程中所获得的一些信息反馈给学习环节,以指导进一步的学习。 1.2机器学习的发展和研究目标 机器学习是人工智能研究较为年轻的分支,它的发展过程大体上分为四个时期[2]。 第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。在这个时期,所研究的是“没有知识”的学习,即“无知”学习。其研究目标是各类自组织系统和自适应系统,其主要研究方法是不断修改系统的控制参数和改进系统的执行能力,不涉及与具体任务有关的知识。本阶段的代表性工作是:塞缪尔(Samuel)的下棋程序。但这种学习的结果远不能满足人们对机器学习系统的期望。 第二阶段是在60年代中叶到70年代中叶,被称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究目标是模拟人类的概念学习过程,并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。本阶段的代表性工作有温斯顿(Winston)的结构学习系统和海斯罗思(Hayes-Roth)等的基本逻辑的归纳学习系统。
机器视觉算法基础(DOC)
机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理
摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域
目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)
浅谈对机器学习的理解
浅谈对机器学习的理解 人工智能大师西蒙曾说过：“学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。[1]” 提到学习，我们很自然地第一个会想起人类，学习是人类所具有的一种十分重要的智能行为，可以说人类的进化史就是一个漫长而卓越的学习过程。一个很经典的问题：“假设有一张色彩丰富的油画，画中画了一片茂密的森林，在森林远处的一棵歪脖树上，有一只猴子坐在树上吃东西。如果我们让一个人找出猴子的位置，正常情况下不到一秒钟就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。”为什么人可以在成百上千种色彩构成的许多图案中一下就识别出猴子呢？原因很简单是经验，而经验告诉我们的所有信息都是通过以往的学习得到的。比如，提起猴子，我们脑海中就会潜意识出现以前见过的猴子的很多相关特征，只要画中的图案和浮现的猴子特征达到一定的相似度，就可以识别出那个图案是猴子。当然，也可能出现认错的情况，这是因为对某事物特征识别不够精确，还需要进一步学习。 机器学习，顾名思义，就是使机器模拟人类的这种学习能力。在计算机界机器一般指计算机，传统意义上，如果我们想让一台计算机工作，只要给它输入一串指令，然后让它遵照这个指令一步步执行下去即可。但机器学习是一种让计算机只能利用数据而不是遵循指令来进行各种工作的方法。那么计算机能否像人一样具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军[2]。这个程序向人们展示了机器学习的能力，在计算机领域内造成了巨大的轰动。 通过上面的分析，我们可以看出机器学习和人类根据经验思考识别归纳的过程是类似的，不过它能考虑更多的情况，执行更加复杂的计算。事实上，机器学习的一个主要目的就是把人类根据经验思考识别归纳的过程转化为计算机通过对已有数据的处理计算得出某种规律模型，并根据该模型预测未来的方法。经过计算机处理得出的模型能够以近似于人的方式解决很多灵活复杂的问题[3]。 1997年Tom M. Mitchell在“Machine Learning”一书中给出了机器学习的经典定义——“计算机利用经验改善系统自身性能的行为[4]。”实质上，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎[5]。 由于机器不能像人类思维一样根据事物特征自然而然的选择分类方法，所以机器学习方法的选择依然还需要人工选择。目前，根据训练数据集有无标识可将机器学习方法分为三类：监督学习、半监督学习和无监督学习[6]。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能。在监督学习下，输入数据被称为训练数据，每组训练数据都有一个明确的标志或结果，也就是根据已知的信息推断未知的信息。其中常见的算法有Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等。半监督学习主要是利用少量标注样本和大量未标注样本进行训练和分类。在半监督学习下，输入数据部分被标识部分