隨著銀行業(yè)的快速發(fā)展,風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警越來(lái)越受到監(jiān)管部門(mén)的重視。本論文針對(duì)銀行預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了研究,將支持向量機(jī)技術(shù)和移動(dòng)Agent技術(shù)應(yīng)用于銀行風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警系統(tǒng)。文中提出了基于支持向量機(jī)分類(lèi)（Support Vector Classification,SVC）的銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,以及基于專(zhuān)家意見(jiàn)的、不確定支持向量機(jī)分類(lèi)的銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),證明了上述模型和方法優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)警方法。其次,論文針對(duì)銀行數(shù)據(jù)量大,如采用集中式計(jì)算模式耗時(shí)長(zhǎng)、對(duì)硬件要求水平高,以及銀行預(yù)警系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn),引入移動(dòng)Agent并行計(jì)算技術(shù),進(jìn)行了移動(dòng)Agent技術(shù)框架中Agent服務(wù)注冊(cè)及定位機(jī)制、遷移路由建立、路由選擇和路由更新的研究。具體研究?jī)?nèi)容如下;1本文首先在分析了銀行預(yù)警、模式分類(lèi)和支持向量機(jī)的內(nèi)在聯(lián)系之后,提出了基于支持向量機(jī)分類(lèi)的銀行預(yù)警模型,有效提高了銀行預(yù)警的有效性,并給出了具體算法步驟和實(shí)證分析。2由于銀行預(yù)警歷史警度較難確定的問(wèn)題,本文在不確定性支持向量機(jī)分類(lèi)體系中引入了專(zhuān)家意見(jiàn),并實(shí)現(xiàn)了與經(jīng)典預(yù)警算法的有效融合預(yù)警方法,實(shí)現(xiàn)了預(yù)警方法與專(zhuān)家智能的有機(jī)結(jié)合,并給出了銀行預(yù)警實(shí)例... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)海洋大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：123 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

預(yù)警方法1、2、3識(shí)別的預(yù)警機(jī)構(gòu)關(guān)

目前已成為機(jī)器學(xué)習(xí)理論的最前沿。支持向量機(jī)是從線(xiàn)性可分情況下的最優(yōu)分類(lèi)面發(fā)展而來(lái)的，基本思想可用圖3.1 來(lái)說(shuō)明。圖 3.1 中，圓點(diǎn)與方點(diǎn)分別表示兩種樣本，圖中的實(shí)線(xiàn)為分類(lèi)線(xiàn)，虛線(xiàn)為平行于分類(lèi)線(xiàn)的直線(xiàn)而且經(jīng)過(guò)離分類(lèi)線(xiàn)最近的樣本，兩條虛線(xiàn)之間的距離即為分類(lèi)間隔。最優(yōu)分類(lèi)線(xiàn)就是要求不但能將兩類(lèi)樣本正確分開(kāi)，而且使分類(lèi)間隔最大。對(duì)分類(lèi)線(xiàn)( ω x ) + b= 0進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得對(duì)線(xiàn)性可分的樣本集 S，滿(mǎn)足下面的不等式:( ( )) 1, 1,2, ,i iy ω x + b ≥ i =l圖 3.1 兩類(lèi)線(xiàn)性分化的最優(yōu)超平面

圖 3.2 模式分類(lèi)過(guò)程示意圖其中虛線(xiàn)下方為訓(xùn)練過(guò)程，上方為分類(lèi)過(guò)程。下面我們以銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警為例來(lái)探討風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警過(guò)程和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警警度之間的關(guān)系。如果我們以銀行脆弱性預(yù)警指標(biāo)為警兆指標(biāo)，把銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警警度分為有警和無(wú)警兩類(lèi)。那么預(yù)警過(guò)程就是在給定的一組樣本數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)某種預(yù)警模型，來(lái)判斷銀行風(fēng)險(xiǎn)的警度。如果在銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中，將銀行的預(yù)警指標(biāo)作為輸入向量，把銀行是否有警作為模式類(lèi)別，那么銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警就是通過(guò)某種預(yù)警模型將待判別是否有警的目標(biāo)向量與已知向量之間找到某種關(guān)聯(lián)，從而進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程，所以 SVM 也就完全可以作為一種銀行預(yù)警方法。傳統(tǒng)預(yù)警方法比較多的采用邏輯回歸、統(tǒng)計(jì)分析法、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)等方法，對(duì)于簡(jiǎn)單的預(yù)警問(wèn)題，尚可以對(duì)付，但對(duì)于復(fù)雜高維的預(yù)警問(wèn)題，就勉為其難了。而銀行預(yù)警問(wèn)題由于指標(biāo)體系較為復(fù)雜、分類(lèi)較為困難，所以一般都是比較復(fù)雜的，

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3396870