可视化数据挖掘在信贷欺诈检测中的应用     

童新安  刘永  王云鹏 《宜春学院学报》2010,32(4):69-71

检测和防止信贷欺诈行为对于规范和维护合理的金融秩序具有重要意义.对于银行中的信贷行为,应用异常检测和人工神经网络等数据挖掘方法,检测和分析其中可能存在的欺诈行为;借助于Clementine软件对信贷数据进行提取与处理,实现了数据挖掘过程的可视化.应用实例表明,该方法直观并且有效.  相似文献   

两种用于城市用水量预测的灰色-神经网络组合模型     

童新安  齐小刚 《洛阳师范学院学报》2012,(2):34-38

为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测.  相似文献   

立德树人视域下的高等数学教学创新与实践     

任铭  童新安  秦玉琨 《佳木斯职业学院学报》2022,(5):112-114

教育的根本任务是立德树人,本文通过双线混融、创新课堂教学,学生中心、优化课程体系,三方促进、提升教师水平,有机融入、推进课程思政等四个方面,积极探索高等数学教学创新与实践路径,构建面向未来的《高等数学》教学新形态,充分发挥高等数学课程独特的育人效应,助力学生的全面发展,从而实现"以数化人、立德树人".  相似文献   

基于布尔矩阵表示的粗糙集属性约简算法     

童新安  运士伟  张永胜 《洛阳工业高等专科学校学报》2009,19(1)

介绍了粗糙集的布尔矩阵表示及其重要性,重点研究了基于条件区分能力的属性约简及其改进算法,构造了基于核与条件区分能力,加权条件区分能力的两种属性约简算法,提高了数据挖掘速度.通过实例证明了该算法的有效性.  相似文献   

数学史融入高校数学教学研究   总被引：4，自引：0，他引：4  

童新安  李晓培  张永胜 《滨州学院学报》2009,25(6):76-79

论述了数学史在高校数学教学中重要意义,阐明了在高校数学教学中融入数学史的发展现状和存在的不足,给出了加强高校数学史教学的方法和建议.  相似文献