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基于分层模型的银行客户信用风险评估分析

基于分层模型的银行客户信用风险评估分析

作者：廖长勇山东大学

学位级别：硕士

信用风险作为一种风险形式,随着社会的发展和金融环境的变化,变得越来越复杂和难以进行准确的衡量,因此信用风险度量一直是学术界和金融界研究的重大课题。银行拥有着大量的信用借款,借款对象主要是企业和个人。在整个信贷期间又充满着... 详细信息

信用风险作为一种风险形式,随着社会的发展和金融环境的变化,变得越来越复杂和难以进行准确的衡量,因此信用风险度量一直是学术界和金融界研究的重大课题。银行拥有着大量的信用借款,借款对象主要是企业和个人。在整个信贷期间又充满着许多不确定性因素,为了降低损失,长期以来研究人员试图以各种方法来解决信用违约问题,但是由于信用风险有着难以量化和衡量的困难,对企业和个人的交易信用风险很难准确的把控和始终存在信息不对称问题,致使银行始终面临着更大的信用风险。虽然已经有许多的研究人员开发了一些模型和方法来试图解决信用风险度量问题,然而要想建立全面的信用风险度量模型,并且进行准确量化依然比较困难。并且大多数的方法主要针对企业,特别是上市公司。因为企业需求的资金规模更加庞大,面临的风险更多、更复杂,也就成为了大多数研究者研究的重点。但是本文认为也不能忽略个人信用风险评估对银行经营产生的影响,个人客户群体所累积的信贷规模依然是巨大的。并且近几年来五大行也在逐渐调整信贷业务结构,增大个人信贷业务的比重。其次,结合当前信用风险的新形势,与传统的信用风险模型相比,促使银行需要运用更为准确的方法来衡量个人信用风险,那么采用新的风险度量模型和方法就是必要的。因此,为了更好的度量个人信用风险,本文尝试运用拉普拉斯分层模型来预测商业银行个人客户信用违约的可能性,希望为银行的个人信用风险评估提供决策建议。拉普拉斯分层模型主要依据分层特征对样本进行分组,不同层的样本具有不同的数据结构,使得不同层的数据不会受到其它层数据的干扰,可以在个体层次和群体层次上进行数据分析。为了选择合适的分层特征,首先进行一系列的特征变量组合,以此来对比选择使得分层模型表现最佳的特征变量组合,其次运用Xgboost方法筛选合适的分层特征。文章中使用了台湾省的一家商业银行所掌握的真实客户信贷数据,其中包括30000名个人客户的部分信贷信息。另外,拉普拉斯分层模型需要进行模型训练和模型测试,模型测试中对新的用户信息进行预测,判定是否借款人存在违约的可能性。为了说明分层模型的特点,本文将分层模型与几种信用模型进行了初步的对比。其次,在模型效果上本文也进行了不同模型间的对比分析,文章中采用了三种模型进行对比:单独模型、共同模型和随机森林。为了进一步说明分层模型的有效性,建立模拟数据集来验证分层模型在不同分层特征下的性能。最后,根据不同模型的预测结果发现,分层模型在同等条件下始终是优于其他三种模型的,证明了分层模型的优势所在。当选择贷款金额、年龄和婚姻作为分层特征时,分层模型具有较好的预测质量,最好预测误差可达0.1311左右。最后,通过阅读大量的文献,本文也发现并没有研究人员将分层模型的思想运用到个人信用风险评估的问题上来。其次,拉普拉斯分层模型被用来解决金融领域的问题屈指可数。基于本文的研究结果,认为可以尝试将分层模型用来评估个人信用风险,支持银行的个人信贷业务决策。

关键词：信用风险拉普拉斯分层模型分层特征

基于多路前馈深度网络的图像超分辨重建方法研究

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基于多路前馈深度网络的图像超分辨重建方法研究

作者：俞鹏飞合肥工业大学

学位级别：硕士

高分辨率图像包含了丰富的图像细节信息,因而在图像压缩、公共安防以及遥感成像等多个领域发挥重要的作用。但是由于环境以及硬件等原因,实际获得的图像分辨率一般都较低。为了解决这个问题,超分辨率重建技术被提了出来,其旨在利用算法... 详细信息

高分辨率图像包含了丰富的图像细节信息,因而在图像压缩、公共安防以及遥感成像等多个领域发挥重要的作用。但是由于环境以及硬件等原因,实际获得的图像分辨率一般都较低。为了解决这个问题,超分辨率重建技术被提了出来,其旨在利用算法去提升观察到的低分辨图像的分辨率,以补充缺失的细节信息。近年来,超分辨率重建技术取得了重大的突破,尤其是基于深度学习的超分辨率重建技术。与传统的方法相比,深度学习的方法摒弃手工提取特征的弊端,利用网络逐层提取图像细节信息,因而在恢复图像高频细节的能力上更为突出。通过对基于深度学习的重建方法进行深入的分析,本文提出基于修改卷积神经网络模型的超分辨率重建方法,并通过实验验证其有效性。全文的主要研究内容如下:1.分析讨论了超分辨率重建技术的研究背景及意义,并对现有重建算法的类别进行了详细的分析。本文重点关注了基于深度学习的超分辨率重建方法,首先系统地描述了卷积神经网络的基本知识,然后介绍了常见的深度学习的重建方法,并分析其优缺点。2.针对现有的基于卷积神经网络的重建模型大都采用单路前馈结构,不利于使用网络的分层特征,容易丢失已经获得的特征信息的问题,提出了多路前馈的网络结构。从局部上看,多路连接的方式构建了网络的基本单元—阶段特征融合单元,从全局上看,网络的主体是由融合单元通过多路径的连接方式构建而成。在重建过程中使用双网络模型:多路前馈网络用来提取图像的高频特征,并且提升提取特征的丰富程度;像素编码网络提取浅层特征中包含的高频信息。两个子网络共同重建出高、低分辨率图像之间的残差图像,最后结合残差学习完成重建。最后,在基准数据集上的测试结果表明该模型的有效性。3.为了提高网络性能、降低训练难度,提升参与重建的特征的丰富程度,本文提出了融合分层特征的多路径递归网络。该方法首先解决了随深度增加使得多路径结构参数变多而导致网络难以训练的问题,其次使用合理的方法去融合分层特征并用于最终的重建。首先提取图像的浅层特征,一方面作为多路径递归网络的输入用于提取图像的高频特征,另一方面用于构建全局特征残差降低训练难度;接着对多路径递归网络每次提取的特征的内容进行两次筛选,最终利用筛选后的特征完成重建。本文通过使用亚像素卷积实现上采样以达到完全的端到端的重建,并且引入局部残差和全局残差去优化训练过程。针对不同的测试集的实验结果表明,多路径递归网络模型相对于其他方法具有明显的优势。

关键词：超分辨率重建卷积神经网络多路径递归特征融合分层特征

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基于多层次语义特征的图像匹配算法研究

基于多层次语义特征的图像匹配算法研究

作者：王飞跃华中科技大学

学位级别：硕士

智能制造是提高工业生产水平的战略发展趋势,机器视觉是实现智能制造的关键技术内容。在图像处理领域,图像匹配是机器视觉的重要理论基础,被广泛应用于视觉定位、机器人抓取、目标跟踪、三维重建等领域。匹配场景的复杂性和工业生产日... 详细信息

智能制造是提高工业生产水平的战略发展趋势,机器视觉是实现智能制造的关键技术内容。在图像处理领域,图像匹配是机器视觉的重要理论基础,被广泛应用于视觉定位、机器人抓取、目标跟踪、三维重建等领域。匹配场景的复杂性和工业生产日益提升的生产标准要求图像匹配算法具有较高的匹配速度、精度和鲁棒性。为了满足不同应用场景下目标定位需求,针对现有图像匹配算法仅利用单层、低层特征进行图像匹配的不足,本文提出基于多层次语义特征的三种图像匹配算法:(1)面向工业结构化场景下轮廓清晰目标的快速精确定位需求,本文提出基于分层梯度特征的图像匹配算法(Hierarchical Gradient Features Based Template Matching,HGF)。该算法利用梯度信息表达出目标、轮廓和细节三个层次的特征,并基于隐狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)提出分层搜索策略,在保证匹配精度的前提下提高了图像匹配算法的匹配效率。相比于现有的基于梯度特征的SBM、GHT等算法,匹配速度提升3～4倍。(2)针对自然场景下纹理丰富目标的高鲁棒定位难题,本文提出基于分层语义部件特征的树匹配算法(Robust Hierarchical Semantic Part Features Based Tree Matching,RHSP)。该算法基于分层语义部件分别将模板图像和待搜索图像表达为分层语义部件特征树和分层语义部件特征森林,以提高模板表达鲁棒性,并将图像匹配任务建模为树匹配问题。为了实现树匹配,提出基于贝叶斯网络模型的树匹配框架,提升了匹配过程的鲁棒性。RHSP算法在COCO数据集上与经典的NCC、MTM、SURF等算法和最新的DSP-SIFT、TFeat、Hard Net等图像匹配算法作对比,实验结果显示RHSP算法达到最高平均定位精度0.9795。(3)为了满足大变形、大视角变换干扰下对纹理结构清晰目标的高鲁棒定位需求,本文提出基于分层语义部件特征的图匹配算法(Hierarchical Semantic Part Features Based Graph Matching,HSPF)。该算法利用高层语义部件特征快速定位待搜索图像中与模板图像语义相似的区域,利用中层语义部件特征将模板图像和语义相似性区域表达为图结构,基于图匹配同时利用中层语义部件的外观信息和拓扑结构信息进行目标定位,提高了图像匹配算法鲁棒性。HSPF算法在COCO数据集上与经典的NCC、MTM、SBM、GHT、SURF等匹配算法做对比,结果表明HSPF在变形和视角变换干扰下达到了最高平均定位精度0.978。本文提出的三种图像匹配算法在各自适用的应用场景中进行应用实验测试,HGF算法在高速匹配计数平台上实现了100%的计数率,单张300*400像素图像平均耗时0.2s(Matlab平台);RHSP算法在100组同时包含运动模糊和几何变换干扰的应用数据集中达到了0.91的平均定位精度;HSPF算法在各含500张图像的变形和视角变换测试图像序列中分别达到了99%和100%的匹配率。

关键词：图像匹配分层特征语义特征贝叶斯网络模型树匹配图匹配

The feature of stratification in the blowing sand cloud

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Chinese Science Bulletin 2003年第14期48卷 1493-1498页

作者： ZHENGXiaojing HELihong WUJianjun DepartmentofMechanics SchoolofPhysicalScienceandTechnologyLanzhouUniversityLanzhou730000.China SchoolofEconomicsandManagement LanzhouUniversityLanzhou730000China

The profiles of particle concentration in saltation layer versus height are calculated, by the motion equations for a saltating grain in conjunction with different probability distribution functions of the vertical liftoff velocities of grains and an empirical expression of wind velocity. The numerical results demonstrated that the stratification phenomenon exists in the particle concentration profiles and showed increasing, saturating and decreasing features, respectively, when the probability distribution functions of liftoff velocities adopted in the calculation are similar to a normal distribution or a two-parameter gamma distribution. When the distribution function of liftoff velocities is taken as an exponential form, the profile of particle concentration decreases monotonically. A numerical simulation of mass flux of grains, performed by the model suggested in this paper, is in reasonable accordance with the measured data.

关键词：风沙流沙粒浓度分层特征概率分布函数风速数值模拟

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构造煤特征及其与瓦斯突出危险性的关系

煤炭技术 2006年第10期25卷 96-98页

作者：窦仲四鲁玉芬开明安徽理工大学资环系安徽淮南232001 芜湖市堪察测绘设计研究院安徽芜湖241000

构造煤是发生煤与瓦斯突出的必要条件。13-1煤层是淮南煤田潘一井田的主采煤层,该煤层构造煤非常发育,通过计算构造煤在煤层中所占的比例和构造煤的厚度;分析构造煤的分层特征,研究该煤层的构造煤发育特征,并初步探讨了构造煤发育特征... 详细信息

构造煤是发生煤与瓦斯突出的必要条件。13-1煤层是淮南煤田潘一井田的主采煤层,该煤层构造煤非常发育,通过计算构造煤在煤层中所占的比例和构造煤的厚度;分析构造煤的分层特征,研究该煤层的构造煤发育特征,并初步探讨了构造煤发育特征与瓦斯突出危险性之间的关系。

关键词：构造煤厚度分层特征煤与瓦斯突出

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多层次CPI指数构建研究

统计科学与实践 2014年第1期 26-28页

作者：黄秀海黄一凌浙江财经大学浙江理工大学浙江杭州310018

多层次CPI指数是国内急需研究的基础性问题。根据国家统计局发布的数据及对农村与城镇居民的群体划分,首次构建了多层次CPI指数。研究发现:全国CPI指标与城镇CPI及农村CPI均有显著性差异,农村CPI仅对农村富裕群体CPI具有代表性,城镇CPI... 详细信息

多层次CPI指数是国内急需研究的基础性问题。根据国家统计局发布的数据及对农村与城镇居民的群体划分,首次构建了多层次CPI指数。研究发现:全国CPI指标与城镇CPI及农村CPI均有显著性差异,农村CPI仅对农村富裕群体CPI具有代表性,城镇CPI仅对城镇富裕群体缺乏代表性,汇编后的农村人口及城镇居民各群体间的CPI指标均具有显著性差异,全国CPI、农村CPI与城镇CPI对低收入群体均存在低估现象。

关键词：消费结构分层特征多层次CPI指标

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论“分层次教学”的建构

辽宁教育行政学院学报 2007年第10期24卷 68-69页

作者：肖红莲锦州市第一职业中专辽宁锦州121000

在中等职业教育中,为了更好地完成素质教学的目标,探讨"分层次教学"的建构具有积极的意义。因为分层次教学具有适切性、层次性等特征,并且其实施策略也是目标明确、教学和谐及形式灵活,更容易激发教师教学和学生学习的兴趣。

关键词：分层分层意义分层特征分层策略

湘东—赣西 NNE向走滑构造研究进展(英文)

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武汉化工学院学报 2001年第3期23卷 54-57页

作者：李先福王俊李建威傅昭仁武汉化工学院土木工程系湖北武汉430073 铜陵化学工业集团有限公司安徽铜陵244132 中国地质大学资源学院湖北武汉430074

湘东一赣西地区是郯庐断裂南延的重要部位 .中生代以来 ,NNE向走滑构造主要由 T3～ J会聚走滑和 K～ E离散走滑构造叠加而成 ,并直接控制了该区构造样式及资源特征 .本文简要地介绍了湘东一赣西NNE向走滑构造的若干研究进展 .基于野外... 详细信息

湘东一赣西地区是郯庐断裂南延的重要部位 .中生代以来 ,NNE向走滑构造主要由 T3～ J会聚走滑和 K～ E离散走滑构造叠加而成 ,并直接控制了该区构造样式及资源特征 .本文简要地介绍了湘东一赣西NNE向走滑构造的若干研究进展 .基于野外构造和模拟实验研究、以及湘东一赣西西段与郯庐断裂沂沭段变形特征对比 ,提出湘东一赣西更为复杂的平移构造型式很可能与该区地壳结构分层特征、前期断裂构造格局。

关键词： NNE向走滑断裂平移构造型式湘东-赣西地区地壳结构分层特征

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基于深度字典学习的图像分类系统设计

信息与电脑 2022年第21期34卷 157-159页

作者：毛颖颖河南职业技术学院信息工程学院河南郑州450046

由于图像分类标准的可靠性较低,导致在具体的分类阶段,错误分类的情况较为普遍,提出基于深度字典学习的图像分类系统设计研究。结合图像分类的实际计算需求,在硬件构架中设置了3个数字低压差线性稳压器(Low Dropout Regulator,LDO)和旁... 详细信息

由于图像分类标准的可靠性较低,导致在具体的分类阶段,错误分类的情况较为普遍,提出基于深度字典学习的图像分类系统设计研究。结合图像分类的实际计算需求,在硬件构架中设置了3个数字低压差线性稳压器(Low Dropout Regulator,LDO)和旁路调节场效应晶体管(Field Effect Transistor,FET)结构,并将ET200SP的SIMATIC ET 200SP模块作为系统主体构架,从而实现图像分类标准输出模块和字典输出模块的集中控制。在软件运行逻辑的设计上,构建了具有分层特征的学习网络结构,分析得到图像稀疏度字典库,将其作为图像分类的标准,实现对图像的分类处理。测试结果表明,设计系统可以实现对图像的准确分类。

关键词：深度字典学习图像分类分层特征