建筑工程监管平台中信用系统的设计与实现
这是一篇关于建筑工程监管,信用评估,网络安全,ASP.NET开发,数据库开发的论文, 主要内容为在分析了目前我市建筑市场的失信现状和我国政府建筑监管的要求基础上，本文提出了实现建筑监管系统的信用评价平台的设计方案。 本文中的建筑市场监督管理及信用评价系统，是管理建筑市场从业者及相关建筑企业的平台软件，这一软件由建筑监督管理平台和信用评价平台两部分组成。其中的建筑监管系统收集建筑工程、建筑企业和施工人员的基本信息，信用评价系统则根据这些信息进行建筑企业和建筑从业人员的信用评价。 本文主要介绍了信用评价平台的设计和实现过程。 首先，本文分析了目前我国建筑行业的特点，并提出了基于历史施工信息进行信用评价的信用体系；其次，对这一信用体系的软件实现进行了详细的描述，这一部分是本文的重点。 在对系统设计思路的论述中，本文将信用评价平台分为信用管理和信用发布两个主要模块，信用管理模块完成信用体系的定义和影响信用的行为的定义；信用发布平台则负责将建筑企业及从业人员信息通过网站发布给公众监督。除此之外，系统还包括身份统一认证模块和系统管理模块来完成登录用户管理和其他系统参数管理。在对系统实现过程的论述中，本文详细介绍了系统开发所使用的技术、整个软件的功能模块划分等内容。 本文的整体结构分为需求分析、概要设计、详细设计和实现三个主要部分。在需求分析中，给出了系统的主要用户种类和详细的系统软硬件要求，并采用软件工程学的规范方法进行阐述；在概要设计中，对系统功能模块的划分情况、系统架构图、系统功能框图等内容进行了阐述；在详细设计中，对数据库中的数据表的设计情况和实现软件的三层体系结构进行了阐述——其中的表示层使用ASP.NET技术完成，业务逻辑层采用C#. NET开发完成，数据访问层通过使用存储过程和触发器实现。在代码实现过程中，本文的信用评价平台软件采用了B/S模式，使用Microsoft IIS搭建Web服务器，前台界面开发工具采用Microsoft ASP.NET技术，后台程序开发采用Microsoft Visual Studio2003完成，数据库服务器采用Microsoft SQL Server2000Enterprise。在本文的代码实现方案中，还采用了Web Service技术来实现身份统一认证功能和数据交换功能，以及利用统一编码合法性验证来保证存入数据库数据的合法性的技术。 最后，本文对系统分析设计过程中遇到的一些技术难点做了总结，说明了本平台软件的优势和不足，为下一步的软件升级指明了方向。
建筑工程监管平台中信用系统的设计与实现
这是一篇关于建筑工程监管,信用评估,网络安全,ASP.NET开发,数据库开发的论文, 主要内容为在分析了目前我市建筑市场的失信现状和我国政府建筑监管的要求基础上，本文提出了实现建筑监管系统的信用评价平台的设计方案。 本文中的建筑市场监督管理及信用评价系统，是管理建筑市场从业者及相关建筑企业的平台软件，这一软件由建筑监督管理平台和信用评价平台两部分组成。其中的建筑监管系统收集建筑工程、建筑企业和施工人员的基本信息，信用评价系统则根据这些信息进行建筑企业和建筑从业人员的信用评价。 本文主要介绍了信用评价平台的设计和实现过程。 首先，本文分析了目前我国建筑行业的特点，并提出了基于历史施工信息进行信用评价的信用体系；其次，对这一信用体系的软件实现进行了详细的描述，这一部分是本文的重点。 在对系统设计思路的论述中，本文将信用评价平台分为信用管理和信用发布两个主要模块，信用管理模块完成信用体系的定义和影响信用的行为的定义；信用发布平台则负责将建筑企业及从业人员信息通过网站发布给公众监督。除此之外，系统还包括身份统一认证模块和系统管理模块来完成登录用户管理和其他系统参数管理。在对系统实现过程的论述中，本文详细介绍了系统开发所使用的技术、整个软件的功能模块划分等内容。 本文的整体结构分为需求分析、概要设计、详细设计和实现三个主要部分。在需求分析中，给出了系统的主要用户种类和详细的系统软硬件要求，并采用软件工程学的规范方法进行阐述；在概要设计中，对系统功能模块的划分情况、系统架构图、系统功能框图等内容进行了阐述；在详细设计中，对数据库中的数据表的设计情况和实现软件的三层体系结构进行了阐述——其中的表示层使用ASP.NET技术完成，业务逻辑层采用C#. NET开发完成，数据访问层通过使用存储过程和触发器实现。在代码实现过程中，本文的信用评价平台软件采用了B/S模式，使用Microsoft IIS搭建Web服务器，前台界面开发工具采用Microsoft ASP.NET技术，后台程序开发采用Microsoft Visual Studio2003完成，数据库服务器采用Microsoft SQL Server2000Enterprise。在本文的代码实现方案中，还采用了Web Service技术来实现身份统一认证功能和数据交换功能，以及利用统一编码合法性验证来保证存入数据库数据的合法性的技术。 最后，本文对系统分析设计过程中遇到的一些技术难点做了总结，说明了本平台软件的优势和不足，为下一步的软件升级指明了方向。
基于知识分析的高校诚信考试系统的设计与实现
这是一篇关于助学贷款,知识分析,决策树分类,信用评估,BP神经网络的论文, 主要内容为为加强贵州省生源地助学贷款学生对诚信及还款等相关知识的学习,提高其诚信还款意识进而降低贷款违约发生,2012年实验室开发团队根据贵州省相关资助部门的需求开发了一套“助学贷款网上答题系统”。该系统用于贷款学生进行相关知识的学习并检测学生对相关知识的掌握情况,资助相关部门则根据学生试卷统计得分对其信用进行简单的评定,不了解贷款学生的实际信用。此外,由于系统存在功能可扩展性差、代码重用性差等问题已无法满足用户的新需求。针对以上问题本课题旨在重新设计并实现一套基于知识分析的高校诚信教育考试系统,并运用决策树分类技术构建知识分析模型,剖析考试成绩与各知识点掌握情况间的潜在关联;根据考试数据分析结果结合贷款违约影响因子运用BP神经网络建立信用评估模型,实现对贷款学生的实际信用评估。主要工作成果如下:(1)系统的设计与实现。针对原系统架构缺陷,本文利用WCF和Nhibernate等关键技术引入数据服务层和数据持久层,设计了新的系统架构,并在该架构上设计和实现了基于知识分析的高校诚信教育考试系统。在新的系统架构下可以开发出针对不同终端的系统,且在系统更改数据库时不需要做任何改动。(2)知识分析模型的设计与实现。考试能有效检测出学生各分数段对所学知识点的掌握情况,试卷作为考试的载体,试卷测试的内容是对知识点的考查,因此对试卷的分析应当以知识点分析为落脚点。为此,本文以试卷考查知识为落脚点,利用决策树分类技术对试卷进行分析,构建基于决策树的知识分析模型。以系统试卷为例应用该模型获取各知识点的信息增益率进而构造成绩与各知识点掌握情况间的关系决策树以发现学生对相关知识点掌握的薄弱情况,以有利于相关部门了解学生对相关知识点的掌握情况和学生加强对遗漏知识点的学习。(3)信用评估模型的设计与实现。为使资助相关部门了解贷款学生的真实信用,本文根据对贷款学生的考试分析结果结合其学习成绩、家庭年收入、学校历史违约率等贷款违约影响因素,运用BP神经网络设计并建立信用评估模型,并利用历史贷款数据对该模型进行仿真实验。此外,将仿真程序生成为dll文件,并在C#程序中引用该dll文件实现该功能以完成对贷款信用的自动评估。系统基于ASP.NET平台,采用B/S模式,并结合上述的关键技术与理论进行开发与实现。系统不仅满足了用户的使用需求,而且实现了对考试数据的分析和利用,并对贷款学生在放贷前进行信用评估能预防贷款违约的发生。
基于GBDT和LR融合的个人信用评估模型的研究与应用
这是一篇关于特征组合,GBDT与LR融合,互联网金融,指标体系,信用评估的论文, 主要内容为随着“互联网+”时代的到来,我国互联网金融行业飞速发展,给人们信用消费带来了快捷与便利。信用消费在促进经济繁荣发展方面充当着一个重要的角色,人们信用消费意愿逐渐加强和消费能力也逐渐提高。国内的大多数互联网金融行业公司也逐渐把个人信用消费业务作为后续研究突破的重要领域之一。然而,个人信用数据规模正在逐渐扩大,社交平台的社交数据和电商平台的电商数据等都可以作为其一部分,互联网金融个人信用原始数据集数据类型复杂而且数据量大。绝大多数的互联网金融行业公司的个人信用评估方法的评估结果不是很理想,这使得个人信用消费业务发展缓慢。本文针对上述问题,通过分析GBDT与LR两种模型的优缺点和互补性,即LR线性模型处理速度快、对全局把握性好但是对特征要求比较高,GBDT适合处理非线性数据,其思想可以用来构造组合特征,充分挖掘数据信息,然而却不能并行进行不适合处理数据量大的数据集,提出了基于GBDT与LR融合的模型。根据UCI德国信用数据集,通过实验单一变量方法利用GBDT模型从原始大量数据中获得组合特征,并将构造的新的特征与原始数据特征一起在利用LR进行训练,通过将得到的结果与其他单一模型进行比较,得到了基于GBDT与LR融合的信用评估模型在预测准确率为87.7%,比单一模型高出很多,方差1.82表明其在稳定性上也具有一定的优势,此融合模型可以进行推广应用。进一步将基于GBDT和LR的融合模型应用到互联网金融数据集上,本次实验采用“Give me some credit”信用数据,首先引入了互联网金融个人信用评估指标体系,在此体系之上对数据集进行了数据预处理,针对处理好的数据集,分别建立了基于GBDT的评估模型、基于LR的评估模型、基于GBDT和LR融合的模型,实验结果显示该融合模型得到的AUC值高达0.85,相较于单一模型有显著提高。本文通过理论和实验进行了论证,基于GBDT与LR的个人信用评估模型在互联网金融个人信用评估领域具有一定的优势,推动我国互联网金融行业的不断发展创新方面具有很大的实践意义,值得研究。
基于知识分析的高校诚信考试系统的设计与实现
这是一篇关于助学贷款,知识分析,决策树分类,信用评估,BP神经网络的论文, 主要内容为为加强贵州省生源地助学贷款学生对诚信及还款等相关知识的学习,提高其诚信还款意识进而降低贷款违约发生,2012年实验室开发团队根据贵州省相关资助部门的需求开发了一套“助学贷款网上答题系统”。该系统用于贷款学生进行相关知识的学习并检测学生对相关知识的掌握情况,资助相关部门则根据学生试卷统计得分对其信用进行简单的评定,不了解贷款学生的实际信用。此外,由于系统存在功能可扩展性差、代码重用性差等问题已无法满足用户的新需求。针对以上问题本课题旨在重新设计并实现一套基于知识分析的高校诚信教育考试系统,并运用决策树分类技术构建知识分析模型,剖析考试成绩与各知识点掌握情况间的潜在关联;根据考试数据分析结果结合贷款违约影响因子运用BP神经网络建立信用评估模型,实现对贷款学生的实际信用评估。主要工作成果如下:(1)系统的设计与实现。针对原系统架构缺陷,本文利用WCF和Nhibernate等关键技术引入数据服务层和数据持久层,设计了新的系统架构,并在该架构上设计和实现了基于知识分析的高校诚信教育考试系统。在新的系统架构下可以开发出针对不同终端的系统,且在系统更改数据库时不需要做任何改动。(2)知识分析模型的设计与实现。考试能有效检测出学生各分数段对所学知识点的掌握情况,试卷作为考试的载体,试卷测试的内容是对知识点的考查,因此对试卷的分析应当以知识点分析为落脚点。为此,本文以试卷考查知识为落脚点,利用决策树分类技术对试卷进行分析,构建基于决策树的知识分析模型。以系统试卷为例应用该模型获取各知识点的信息增益率进而构造成绩与各知识点掌握情况间的关系决策树以发现学生对相关知识点掌握的薄弱情况,以有利于相关部门了解学生对相关知识点的掌握情况和学生加强对遗漏知识点的学习。(3)信用评估模型的设计与实现。为使资助相关部门了解贷款学生的真实信用,本文根据对贷款学生的考试分析结果结合其学习成绩、家庭年收入、学校历史违约率等贷款违约影响因素,运用BP神经网络设计并建立信用评估模型,并利用历史贷款数据对该模型进行仿真实验。此外,将仿真程序生成为dll文件,并在C#程序中引用该dll文件实现该功能以完成对贷款信用的自动评估。系统基于ASP.NET平台,采用B/S模式,并结合上述的关键技术与理论进行开发与实现。系统不仅满足了用户的使用需求,而且实现了对考试数据的分析和利用,并对贷款学生在放贷前进行信用评估能预防贷款违约的发生。
P2P网络借贷借款人违约的影响因素研究——基于多模型的比较
这是一篇关于P2P网络借贷,Catboost机器学习模型,违约,信用评估的论文, 主要内容为随着互联网的不断普及以及金融创新的深入发展,互联网金融正逐步取代传统金融,成为国民经济发展的新动力,P2P网络借贷就是在这一时期出现的极具代表性的互联网金融产品。其凭借便捷、高效、成本低的独特优势迅速获得了大众的认可,在行业发展初期,P2P网贷行业出现爆发式增长,但是高增长也伴随着高风险,国内相关体制机制的不健全等因素都为行业“爆雷”埋下了伏笔。特别是2016年以来,行业负面消息不断,严重影响我国金融体系的安全与稳定,行业整治刻不容缓,监管之靴随之落地,行业发展由春天逐步进入冬天。尽管P2P网络借贷行业的不正规发展给经济发展造成了巨大的损失,但在促进普惠金融发展、提升金融服务质量和效率、满足多元化投融资需求等方面仍然有着不可替代的作用。放眼未来,P2P网络借贷行业在经过整顿清退之后必将回到正规,行业发展也将迎来新的春天。本文首先对P2P网络借贷行业发展现状及存在问题进行了梳理和归纳,研究得出行业出现问题的原因及行业实现新发展首要解决的关键问题,从而引出对于借款人违约影响因素识别机制的研究,对于P2P网络借贷平台这类非均衡、非线性、维度高并且存在大量的分类变量以及非结构化的信用数据,Z-score、ZETA以及Logistic回归等传统方法很难有效挖掘P2P借贷数据的复杂信息,造成模型预测准确率较低。而集成学习方法将随机预测能力较好的弱学习器(基学习器),集成为可以精准预测的强学习器的优势,更适合于借款人违约影响因素分析这一应用场景。在实证分析部分,利用多种模型对人人贷真实借贷数据进行研究,找出不同因素对于借贷违约的影响程度,并基于研究结果提出相关建议,以期为平台建立完善的信用评估系统提供参考。
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