基于粗糙集与支持向量机的电力行业信用评价
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 电力行业信用评价情况概述 | 第13-16页 |
| ·电力行业信用评价的目的 | 第13页 |
| ·信用评价内容 | 第13页 |
| ·信用评价程序及评价原则 | 第13-14页 |
| ·信用评价基本方法 | 第14-16页 |
| 第3章 综合评价体系构建原则及指标选取方法 | 第16-21页 |
| ·构建综合评价指标体系的原则 | 第16-17页 |
| ·综合评价指标体系的初选方法 | 第17-18页 |
| ·综合评价指标体系的测验方法 | 第18-21页 |
| ·综合评价指标体系的元素测验 | 第18-19页 |
| ·综合评价指标体系结构的优化 | 第19-21页 |
| 第4章 电力行业信用评价指标体系的构建 | 第21-29页 |
| ·电力行业信用综合评价指标体系框架 | 第21-22页 |
| ·电力行业信用综合评价指标体系内涵 | 第22-25页 |
| ·经营能力评价指标 | 第22页 |
| ·管理能力评价指标 | 第22-23页 |
| ·财务实力评价指标 | 第23-24页 |
| ·信用记录评价指标 | 第24-25页 |
| ·指标体系明细表 | 第25-29页 |
| 第5章 电力行业信用综合评价模型 | 第29-39页 |
| ·评价模型的总体思想 | 第29-30页 |
| ·粗糙集理论 | 第30页 |
| ·属性约简算法 | 第30-33页 |
| ·基于属性重要性的约简算法 | 第30-32页 |
| ·区分矩阵的属性约简 | 第32-33页 |
| ·支持向量机算法 | 第33-39页 |
| ·支持向量机理论 | 第33-34页 |
| ·ε不敏感损失函数 | 第34页 |
| ·SVM 线性情况 | 第34-36页 |
| ·SVM 非线性情况 | 第36-37页 |
| ·SVM 内积核函数 | 第37-39页 |
| 第6章 实证分析 | 第39-54页 |
| ·数据采集说明 | 第39页 |
| ·粗糙集处理数据 | 第39-43页 |
| ·实验数据归一化处理 | 第39页 |
| ·实验数据导入决策表 | 第39-42页 |
| ·离散化处理 | 第42-43页 |
| ·属性约简 | 第43页 |
| ·支持向量机回归 | 第43-48页 |
| ·训练集与测试集的选取 | 第43页 |
| ·实验数据格式转换 | 第43-45页 |
| ·实验核函数的选择 | 第45页 |
| ·径向基核函数参数选择 | 第45-46页 |
| ·SVM 回归算法 | 第46-48页 |
| ·结果分析 | 第48-52页 |
| ·关于电力公司的评价分析 | 第49页 |
| ·关于电力设计院的评价分析 | 第49-50页 |
| ·关于发电公司的评价分析 | 第50-51页 |
| ·关于电力建设公司的评价分析 | 第51页 |
| ·关于送变电工程公司的评价分析 | 第51-52页 |
| ·关于电能成套设备公司的评价分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第7章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·论文总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 论文摘要 | 第62-76页 |
