大数据背景下基于供应链金融的信用风险评价方法研究课件模板.pptx

1、大数据背景下基于供应链金融的信用风险大数据背景下基于供应链金融的信用风险评价方法研究评价方法研究(刘颖著刘颖著)演讲人202x-11-11前言前言01前言 第第1章绪论章绪论02第1章绪论1.1供应链金融研究概述1.2供应链金融研究意义1.3本书研究贡献1.4本书章节安排第第2章供应链金融的理论基础章供应链金融的理论基础03第2章供应链金融的理论基础2.3供应链金融风险的影响因素2.6本章小结2.1供应链金融的相关概念2.2供应链金融的融资模式2.5供应链金融信用风险评价方法研究综述2.4信用风险020304050601第2章供应链金融的理论基础2.1供应链金融的相关概念2.1.1供应链2.1

2、.3供应链金融2.1.4供应链金融的特点2.1.2供应链管理第2章供应链金融的理论基础2.5供应链金融信用风险评价方法研究综述12.5.1供应链金融发展现状22.5.2信用风险评价方法比较第第3章供应链金融数据分布特征与指标体系章供应链金融数据分布特征与指标体系0413.1供应链金融大数据分析现状33.3数据分布特征相关解决策略23.2供应链金融信用数据分布特征43.4供应链金融风险评价指标体系研究概况第3章供应链金融数据分布特征与指标体系53.5供应链金融风险评价指标体系设计63.6供应链金融风险评价指标体系构建第3章供应链金融数据分布特征与指标体系3.7本章小结第3章供应链金融数据分布特征

3、与指标体系3.3数据分布特征相关解决策略3.3.2噪声离群点解决策略3.3.3非线性多维特征解决策略3.3.1非均衡样本解决策略第 3 章 供 应 链 金 融 数 据 分 布 特 征 与 指 标 体 系3.6供应链金融风险评价指标体系构建单击此处添加标题9,300 million3.6.1f1：供应链融资企业信用风险评价特征指标集3.6.2f2：供应链核心企业信用风险特征指标集3.6.3f3：融资企业产品供应链绩效评价特征指标集单击此处输入你的正文，文字是您思想的提炼，为了最终演示发布的良好效果，请尽量言简意赅的阐述观点；根据需要可酌情增减文字，以便观者可以准确理解您所传达的信息。第第4章基于

4、改进模糊聚类算法的信用风险评价模型研究章基于改进模糊聚类算法的信用风险评价模型研究05第4章基于改进模糊聚类算法的信用风险评价模型研究ABCDEF4.1关于聚类理论的提出4.2聚类分析算法4.3模糊聚类算法特点4.4模糊聚类算法对比测试4.5基于改进的gafcm模糊聚类算法4.6实验结果与分析第4章基于改进模糊聚类算法的信用风险评价模型研究一4.7本章小结第4章基于改进模糊聚类算法的信用风险评价模型研究4.4模糊聚类算法对比测试ab4.4.2三种聚类算法测试结果4.4.1数据集描述第4章基于改进模糊聚类算法的信用风险评价模型研究4.6实验结果与分析4.6.1数据来源014.6.2三种聚类信用数

5、据测试024.6.4优化后数据测试（二）：剔除噪声044.6.3优化后数据测试（一）：优化模糊加权指数03第第5章基于离群点剔除及特征选取的信用风险评价方法研究章基于离群点剔除及特征选取的信用风险评价方法研究06 5.1相关理论基础5.2svm分类器性能及在信用风险领域研究现状5.3基于离群点剔除的svm模型5.4基于群协同优化算法的供应链金融信用风险评估模型5.5本章小结 5.2SVM分类器性能及在信用风险领域研究现状 5.3基于离群点剔除的SVM模型 5.4基于群协同优化算法的供应链金融信用风险评估模型 5.5本章小结第5章基于离群点剔除及特征选取的信用风险评价方法研究第5章基于离群点剔除

6、及特征选取的信用风险评价方法研究5.1相关理论基础5.1.1支持向量机理论5.1.2传统粒子群算法5.1.3二进制粒子群算法第5章基于离群点剔除及特征选取的信用风险评价方法研究5.2svm分类器性能及在信用风险领域研究现状5.2.1svm在分类中的优点5.2.3svm参数优化5.2.4svm在信用风险评价中的应用5.2.2svm在分类中的不足第5章基于离群点剔除及特征选取的信用风险评价方法研究5.3基于离群点剔除的svm模型5.3.2实验结果与分析5.3.1基于离群点剔除算法第5章基于离群点剔除及特征选取的信用风险评价方法研究5.4基于群协同优化算法的供应链金融信用风险评估模型0102035.

7、4.1供应链金融风险评价指标体系建立5.4.2bpsosvm算法描述5.4.3实验结果与比较第第6章一种新的降噪集成章一种新的降噪集成svm的供应链金融信用风险评价模型的供应链金融信用风险评价模型07第 6 章 一 种 新 的 降 噪 集 成 s v m 的 供 应 链 金 融 信 用 风 险 评 价 模 型ABCDEF6.1集成学习理论及研究进展6.2噪声样本对svm分类精度的影响6.3基于自适应变异粒子群参数优化算法6.4adaboosting算法6.5基于噪声剔除集成svm模型6.6实验结果与讨论第6章一种新的降噪集成svm的供应链金融信用风险评价模型一6.7本章小结第6章一种新的降噪集

8、成svm的供应链金融信用风险评价模型6.3基于自适应变异粒子群参数优化算法16.3.1自适应变异粒子群算法26.3.2自适应变异粒子群算法优化svm参数第6章一种新的降噪集成svm的供应链金融信用风险评价模型6.4adaboosting算法016.4.1算法理论6.4.2算法流程02第6章一种新的降噪集成svm的供应链金融信用风险评价模型6.5基于噪声剔除集成svm模型6.5.3噪声剔除集成svm算法实现6.5.2噪声剔除方法6.5.1数据搜集与准备第6章一种新的降噪集成svm的供应链金融信用风险评价模型6.6实验结果与讨论6.6.1样本与特征属性016.6.2基于pca的属性约简026.6.3基于fcm类别噪声剔除036.6.4基于enadapsvm模型的scf风险评价结果04第第7章总结与展望章总结与展望08第7章总结与展望7.1总结7.2展望参考文献参考文献09参考文献感谢聆听感谢聆听