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检索条件"作者=卢永艳"

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财务困境预测中的变量筛选——基于平均影响值的SVM方法: 收藏
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引用; 《系统工程》2011年第8期29卷 73-78页; 作者：卢永艳王维国东北财经大学管理科学与工程学院辽宁大连116025 东北财经大学数学与数量经济学院辽宁大连116025; 在财务困境预测中,如何从大量备选指标中筛选出预警指标是一个重要环节。为了更有效地设计财务困境预测模型,本文将平均影响值方法应用于SVM回归来进行变量筛选,首先对训练集数据用SVM进行训练,然后分别增减每一自变量的10%来进行仿真,...; 在财务困境预测中,如何从大量备选指标中筛选出预警指标是一个重要环节。为了更有效地设计财务困境预测模型,本文将平均影响值方法应用于SVM回归来进行变量筛选,首先对训练集数据用SVM进行训练,然后分别增减每一自变量的10%来进行仿真,对两个仿真结果的差值按样本数平均,得出平均影响值;最后对各个自变量的平均影响值按绝对值大小排序,从而进行变量筛选。实证结果表明,该方法能够以较少的特征变量实现较高的分类精度,是切实有效的。; 来源：详细信息评论

数据挖掘在网络教育中的应用: 收藏
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引用; 《现代计算机》2007年第11期13卷 56-57,60页; 作者：卢永艳东北财经大学信息工程学院大连116025; 网络教育的生存和发展在很大程度上取决于能否提供个性化的教学服务,数据挖掘技术使个性化网络教育成为可能。从分析学习者特征、跟踪分析学习者特点、分析需求趋势、改进网站设计等方面就数据挖掘技术在网络教育的应用进行了探讨。; 网络教育的生存和发展在很大程度上取决于能否提供个性化的教学服务,数据挖掘技术使个性化网络教育成为可能。从分析学习者特征、跟踪分析学习者特点、分析需求趋势、改进网站设计等方面就数据挖掘技术在网络教育的应用进行了探讨。; 来源：详细信息评论

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