简介：本文针对多项目管理资源问题的特点,构建了多项目资源均衡问题的数学模型,并提出了一种改进的模拟植物生长算法。该算法对基本的模拟植物生长算法在生长点保留策略上做了改进,提高了算法的收敛速度并能寻找到最优解。实例仿真也证实了改进的算法能有效地解决多项目资源均衡问题。
简介：本文利用数据挖掘技术中的APRIORI算法,基于MATLAB软件平台,分析27442名银行个人贵宾客户的产品交叉销售情况,挖掘出属性与属性间的关联规则。根据产品的关联度指标,提出银行产品群中具有拉动力的＂楔子产品＂定义;根据计算出的强关联规则,提出可推行的组合营销产品组合,为银行的精准营销提供现实依据。通过数据挖掘分析个人贵宾客户的消费特征,为制定全面客户营销策略提供了现实依据。
简介：本文以Logistics回归算法为基础，结合证券行业经纪业务的特点，选择了总资产比例、交易次数比例、总资产连续下降等12个指标建立证券客户流失预测模型；并通过历史数据计算，确定了模型的常变量及回归变量。相关理论方法评估及真实数据验证表明，该模型的预测准确度较高，可以基于客户历史行为反应其流失倾向。一、客户流失预测的基础模型简介
简介：集团企业的管理型本部是一类特殊的企业，其财务指标和风险特征与一般企业显著不同，难以使用一般的信用评级模型进行评级。本文利用基于BP神经网络的人工智能分类算法，通过有监督机器学习过程建立了管理型集团本部的信用评级模型。实验表明，在管理型集团本部的评级上该模型比一般公司的评级模型更为准确。
多项目资源均衡问题及其模拟植物生长算法
基于APRIORI算法的个人贵宾客户交叉销售实证分析
基于Logistics回归算法的证券客户流失预测模型及应用
管理型集团本部信用评级研究——基于BP神经网络人工智能分类算法
