基于MALDI-TOF MS结合随机森林算法建立碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌分类检测模型

1

作者 许晓波 高芸涛 《浙江医学》 2025年第4期387-391,共5页

目的基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪(MALDI-TOF MS)鉴定数据,用随机森林算法建立碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌(CR-KP)的快速分类检测模型。方法回顾性收集2022年6月至2023年12月浙江省荣军医院检测到的非重复肺炎克雷伯菌240株,... 目的基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪(MALDI-TOF MS)鉴定数据,用随机森林算法建立碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌(CR-KP)的快速分类检测模型。方法回顾性收集2022年6月至2023年12月浙江省荣军医院检测到的非重复肺炎克雷伯菌240株,同时收集了经MALDI-TOF MS鉴定且成功率90%以上的质谱峰图。根据药敏检测结果分为CR-KP 80株、碳青霉烯敏感肺炎克雷伯菌(CS-KP)160株。用K-means对质谱数据进行聚类并确定“质心”分类峰作为特征,构建随机森林分类模型,数据的70%作为训练集,30%作为测试集。分别用测试集分数、十倍交叉验证和ROC曲线评估模型的检测效能。结果构建的随机森林分类模型在测试集上的分数为0.94,十倍交叉验证分数为0.84,AUC为0.986(95%CI:0.950~1.000),特异度为0.980(95%CI:0.938~1.000),灵敏度为0.905(95%CI:0.814~0.995)。CR-KP和CS-KP质谱峰图的最大差异特征峰为4519 m/z。结论基于MALDI-TOF MS构建随机森林分类模型对识别CR-KP有较高的效能,可以为临床早期干预及抗生素的合理使用提供依据。 展开更多

关键词 随机森林算法 机器学习模型 基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪 肺炎克雷伯菌

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一种基于遗传算法的优化分类器的方法 被引量：6

2

作者 季文赟 周傲英 +1 位作者 张亮 金文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期245-249,共5页

提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,... 提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,同单个分类器比较,它可以提高分类的精度.在对分类器进行组合优化方面,它得到比单个分类器更高的精度以及使分类结果具有更好的可理解性. 展开更多

关键词 遗传算法 优化 机器学习 数据挖掘 分类规则 分类器 人工智能

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基于机器学习的互联网评论倾向性分析相关算法研究 被引量：1

3

作者 吴菲 徐姗姗 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第1期23-26,共4页

主要研究网络评论信息的情感倾向性判断的方法,针对于传统IG算法和TF-IDF算法所存在的不足,提出了改进的IG算法和TF-IDF算法。并针对于朴素贝叶斯方法、KNN算法以及SVM分类算法的不足,提出了融合分类器。通过实验表明,该融合分类器取得... 主要研究网络评论信息的情感倾向性判断的方法,针对于传统IG算法和TF-IDF算法所存在的不足,提出了改进的IG算法和TF-IDF算法。并针对于朴素贝叶斯方法、KNN算法以及SVM分类算法的不足,提出了融合分类器。通过实验表明,该融合分类器取得了一定的效果,能有效的提高分类准确率。 展开更多

关键词 机器学习 IG算法 TF-IDF算法 融合分类器

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一种基于改进LCS的多移动机器人学习算法

4

作者 张斌 曹志强 +1 位作者 王硕 谭民 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2003年第12期62-66,共5页

移动机器人采用学习分类器系统进行学习的主要问题在于学习过程较长。为了解决该问题 ,本文提出一种改进的学习分类器系统。该系统引入了一个规则构造器和合并、广播两个操作。规则构造器在学习分类器系统进行新的尝试时产生新的规则 ,... 移动机器人采用学习分类器系统进行学习的主要问题在于学习过程较长。为了解决该问题 ,本文提出一种改进的学习分类器系统。该系统引入了一个规则构造器和合并、广播两个操作。规则构造器在学习分类器系统进行新的尝试时产生新的规则 ,合并操作对已有规则进行归纳 ,广播操作则使所有的机器人可以共享各自当前的最优规则。仿真结果表明这些措施有效地提高了学习分类器系统的收敛速度。 展开更多

关键词 多移动机器人系统 LCS 学习分类器系统 学习算法

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基于机器学习的高程异常建模算法及其水电工程的应用

5

作者 潘国俊 《水力发电》 CAS 2023年第6期28-33,共6页

某水电工程测区受地形复杂、植被覆盖率高等因素的影响,水准测量实施困难,采用循环神经网络RNN、反向传播BP神经网络和径向基函数RBF神经网络等3种机器学习算法,分别对试验区域高程异常进行拟合与建模,并将结果与二次曲面拟合方法进行... 某水电工程测区受地形复杂、植被覆盖率高等因素的影响,水准测量实施困难,采用循环神经网络RNN、反向传播BP神经网络和径向基函数RBF神经网络等3种机器学习算法,分别对试验区域高程异常进行拟合与建模,并将结果与二次曲面拟合方法进行对比。内符合与外符合精度对比发现,机器学习算法建立的高程异常模型精度高、残差小。3种方法中,径向基函数RBF神经网络更适用于研究区域的高程异常建模。此外,基于相同的机器学习算法,研究随机选取部分拟合点高程异常建模的精度发现,公共点分布更加均匀时,拟合效果更好。研究成果为复杂地形条件下水电工程项目高程异常建模提供参考。 展开更多

关键词 水电工程 GNSS高程异常 机器学习算法 拟合 建模 循环神经网络 反向传播神经网络 径向基函数神经网络

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基于MALDI-TOF MS平台结合机器学习算法鉴别三唑耐药热带念珠菌 被引量：2

6

作者 王金宇 张可 +1 位作者 夏翠萍 王中新 《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期801-804,共4页

目的利用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)平台数据分析和机器学习算法快速鉴别三唑(氟康唑、伏立康唑、伊曲康唑)耐药和敏感的热带念珠菌。方法从临床各类标本中收集191株热带念珠菌,其中71株为三唑耐药热带念珠菌,120... 目的利用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)平台数据分析和机器学习算法快速鉴别三唑(氟康唑、伏立康唑、伊曲康唑)耐药和敏感的热带念珠菌。方法从临床各类标本中收集191株热带念珠菌,其中71株为三唑耐药热带念珠菌,120株为三唑敏感热带念珠菌。使用MALDI-TOF MS平台进行数据采集,并根据Mann-Whitney U-test及随机森林(RF)算法获得的重要性评分对耐药株及敏感株的质荷比特征进行分类和选择。利用RF算法及径向基函数核非线性支持向量机(RBF-SVM)构建分类模型,计算相同实验数据下RBF-SVM模型和RF模型的准确度、敏感度、特异度、F1值及受试工作者曲线下面积(AUC)以评估模型鉴别性能。结果所有菌株经过MALDI-TOF MS平台分析后共得到76个独特的质谱峰。其中,通过特征降维处理后选择6个峰3481、7549、6500、3048、6892、2596 m/z作为模型建立的特征峰。RBF-SVM模型和RF模型的准确度均为0.84,AUC分数分别为0.9305、0.9273。结论机器学习算法结合MALDI-TOF MS平台进行数据分析可作为一种快速区分三唑耐药热带念珠菌和三唑敏感菌株的方法。 展开更多

关键词 基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱技术 机器学习算法 热带念珠菌 支持向量机 随机森林算法

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基于机器学习算法的网络入侵检测 被引量：11

7

作者 张夏 《现代电子技术》 北大核心 2018年第3期124-127,共4页

网络入侵的频率越来越高,严重危害了网络安全。为了获得高正确率的网络入侵检测结果,针对当前网络入侵检测模型的局限性,提出基于机器学习算法的网络入侵检测模型,通过机器学习算法中性能优异的支持向量机构建"一对一"的网络... 网络入侵的频率越来越高,严重危害了网络安全。为了获得高正确率的网络入侵检测结果,针对当前网络入侵检测模型的局限性,提出基于机器学习算法的网络入侵检测模型,通过机器学习算法中性能优异的支持向量机构建"一对一"的网络入侵检测分类器,采用当前标准网络入侵检测数据库对模型的有效性进行验证,网络入侵检测正确率高达95%以上,检测误差远远低于实际应用范围,可以应用于实际的网络安全管理中。 展开更多

关键词 网络安全 入侵行为 机器学习算法 入侵检测 分类器 检测误差

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基于Scikit Learn的SVM分类器算法优化 被引量：1

8

作者 左一鹏 陈辉 《上海电力大学学报》 CAS 2020年第3期259-264,306,共7页

支持向量机(SVM)在高维度数据分类中表现出优异性能,可通过核函数对原始特征进行映射,解决原始空间线性不可分问题。但由于数据特征、维度不同,所以SVM在参数调整时,一般需要手动调整,效率较低且增加工作量。针对该问题,提出了一种基于S... 支持向量机(SVM)在高维度数据分类中表现出优异性能,可通过核函数对原始特征进行映射,解决原始空间线性不可分问题。但由于数据特征、维度不同,所以SVM在参数调整时,一般需要手动调整,效率较低且增加工作量。针对该问题,提出了一种基于Scikit Learn的SVM分类器参数调整优化方法。使用网格搜索对最优参数范围进行搜索,利用高斯径向基核函数进行参数调整,基于Python机器学习库Scikit Learn对不同参数、不同核函数的分类结果进行可视化观察,并在网格上显示其最优参数范围,寻找准确率高的参数分布。通过自动迭代的方式对参数进行更精确求解,设定相应值代入迭代计算。同时为防止陷入过拟合,设定最优参数邻域范围直接读取最优参数值。实验结果表明,所提出的方法可大量减少人工调参时间,且可以更精确地获得SVM的最优参数。 展开更多

关键词 SVM分类器 机器学习 径向基核函数 网格搜索

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多特征融合和机器学习算法的电子音乐分类模型 被引量：1

9

作者 易伶 《微型电脑应用》 2020年第9期117-119,共3页

电子音乐分类有利于电子音乐的在线检索,当前电子音乐分类模型难以准确识别各种类型的电子音乐,使得当前电子音乐分类模型分类效果差,为了提高电子音乐分类正确率,提出了多特征融合和机器学习算法的电子音乐分类模型。首先采集电子音乐... 电子音乐分类有利于电子音乐的在线检索,当前电子音乐分类模型难以准确识别各种类型的电子音乐,使得当前电子音乐分类模型分类效果差,为了提高电子音乐分类正确率,提出了多特征融合和机器学习算法的电子音乐分类模型。首先采集电子音乐信号,并从电子音乐信号中提取分类的多种特征,然后采用机器学习算法描述电子音乐信号类型和特征之间的联系,建立电子音乐分类器,最后采用模型对多种电子音乐进行分类仿真实验,结果表明,相对于当前其它电子音乐分类模型,该模型减少了电子音乐分类器构建的时间,加快了电子音乐分类速度,能够高精度识别各种类型的电子音乐,电子音乐分类正确率明显提高,验证了该电子音乐分类模型的优越性。 展开更多

关键词 电子音乐 机器学习算法 分类特征 分类器设计 训练时间

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一种基于KNN算法的手写数字分类器的设计与实现 被引量：1

10

作者 汤晓武 《信息通信》 2020年第10期53-55,共3页

手写体数字识别一直是机器学习分类领域研究的热点,文章设计了一种基于KNN算法手写数字分类器模型,使用主流的机器学习库scikit-learn进行开发,在预处理阶段,将数字集拆分为训练集和测试集,采用基于权重和不考虑权重的KNN算法进行模型... 手写体数字识别一直是机器学习分类领域研究的热点,文章设计了一种基于KNN算法手写数字分类器模型,使用主流的机器学习库scikit-learn进行开发,在预处理阶段,将数字集拆分为训练集和测试集,采用基于权重和不考虑权重的KNN算法进行模型训练和分类预测,利用网格搜索法根据分类预测准确率进行优化调参,最后在scikit learn库提供的UCI-ML手写体数字集进行测试,结果表明,文章设计的基于KNN算法的手写数字分类器模型,能够较好的完成UCIML手写数字测试集的分类工作,基于权重KNN分类模型的分类准确率为98.89%,基于非权重的KNN分类模型分类准确率为99.17%,另外本文也对手写数字体数据集归一化进行了讨论,结果显示基于权重的KNN分类模型和非权重KNN分类模型在数据集进行归一化操作后分类预测准确率并未有明显提升。 展开更多

关键词 KNN算法 手写体识别 分类器 机器学习

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基于自然纹理识别的分类器算法设计研究

11

作者 孟可然 吴卫增 +1 位作者 张伟 周延周 《电子世界》 2018年第4期193-197,共5页

0引言 自然纹理识别是机器学习的一种,让计算机具有像人类一样的学习和理解能力,可以对新的对象样本做出它自己的判断,并要求有一定的准确率。它是一个多种学科综合的一种科学学科,包括了机器视觉、数字图像处理、机器学习、模式识别... 0引言 自然纹理识别是机器学习的一种,让计算机具有像人类一样的学习和理解能力,可以对新的对象样本做出它自己的判断,并要求有一定的准确率。它是一个多种学科综合的一种科学学科,包括了机器视觉、数字图像处理、机器学习、模式识别、统计学、凸理论分析等多个领域的知识。机器学习其实就是一种对未知的模型的逼近,由于真实模型是未知的,所以要让计算机学会如何去选择一个最优的模型。 展开更多

关键词 纹理识别 算法设计 自然 分类器 机器学习 数字图像处理 理解能力 机器视觉

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一种新颖的径向基函数(RBF)网络学习算法 被引量：32

12

作者 孙健 申瑞民 韩鹏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1562-1567,共6页

以提高RBF网络泛化能力为着眼点 ,提出了一种新型的网络结构自适应学习算法 .该算法采用衰减聚类半径的聚类算法来确定初始的隐层结构 ,然后通过调整包含样本类别信息的扩展聚类不纯度来修正隐层结构 ,直至满足所有扩展聚类不纯度均小... 以提高RBF网络泛化能力为着眼点 ,提出了一种新型的网络结构自适应学习算法 .该算法采用衰减聚类半径的聚类算法来确定初始的隐层结构 ,然后通过调整包含样本类别信息的扩展聚类不纯度来修正隐层结构 ,直至满足所有扩展聚类不纯度均小于等于不纯度均值以及所有扩展聚类方差均不超过方差均值这两个条件 .这样就确定了隐层的最终结构 .在确定隐层结构之后 ,采用反向传播算法来训练隐层与输出层之间的连接权重 .经双螺旋线问题仿真试验验证 ,该算法确实具有较强的泛化能力 . 展开更多

关键词 单隐层前馈神经网络 径向基函数 网络学习算法 机器学习 支持向量机

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基于贝叶斯分类器的气象预测研究 被引量：11

13

作者 何伟 孔梦荣 赵海青 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第15期3780-3782,共3页

将机器学习的理论和方法应用于气象预报领域,基于贝叶斯推理学习的理论,使用朴素贝叶斯分类器(Nave Bayes classifier)对降雨量预测问题进行了分类预测研究,提出了预测降雨量的朴素贝叶斯算法learn-and-classify--rainfall,将各预测... 将机器学习的理论和方法应用于气象预报领域,基于贝叶斯推理学习的理论,使用朴素贝叶斯分类器(Nave Bayes classifier)对降雨量预测问题进行了分类预测研究,提出了预测降雨量的朴素贝叶斯算法learn-and-classify--rainfall,将各预测因子及预测目标按照气象学分级标准进行分级,以历年气象数据为训练集,在训练集上学习各预测目标的先验概率及各预测因子的条件概率,用NBC计算出极大后验假设作为预测目标值,该算法具有鲁棒性强、易实现等优点,表现出较强的实用性和有效性,经实验表明,预测精度明显高于目前短期气候预测中采用的回归分析、聚类分析等其它预测方法。同时它还对困扰气象工作者的如何选择预测因子的问题具有指导作用。 展开更多

关键词 机器学习 朴素贝叶斯分类器 气象预报 学习并分类降雨量 算法

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一种基于基本显露模式的分类算法 被引量：11

14

作者 范明 刘孟旭 赵红领 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第11期211-214,共4页

本文提出了一种新的基于EP的分类法CEEP。CEEP仅使用最短的EP(eEP)建立分类器,并使用不同于早先的基于EP的分类法(如,CAEP)的评分标准。文中还讨论了eEP的有效挖掘,最小支持度和最小增长率阈值的自适应选取等问题。在UCI机器学习库中的1... 本文提出了一种新的基于EP的分类法CEEP。CEEP仅使用最短的EP(eEP)建立分类器,并使用不同于早先的基于EP的分类法(如,CAEP)的评分标准。文中还讨论了eEP的有效挖掘,最小支持度和最小增长率阈值的自适应选取等问题。在UCI机器学习库中的12个数据集上的实验表明,本文的分类方法具有很好的分类正确率。如何保证eEP有足够的履盖率,以及如何处理稀有类的分类,尚待进一步研究。此外,如何将装袋(bagging)和推进(bootstrap)的思想与CEEP的方法相结合,进一步提高分类的正确率,也是值得深入研究的问题。 展开更多

关键词 分类算法 机器学习 分类器 最小支持度 数据集 EP 自适应 正确率 处理 分类法

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基于集成分类算法的自动图像标注 被引量：11

15

作者 蒋黎星 侯进 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1257-1262,共6页

基于语义的图像检索技术中,按照图像的语义进行自动标注是一个具有挑战性的工作.本文把图像的自动标注过程转化为图像分类的过程,通过有监督学习对每个图像区域分类并得到相应关键字,实现标注.采用一种快速随机森林(Fast random forest,... 基于语义的图像检索技术中,按照图像的语义进行自动标注是一个具有挑战性的工作.本文把图像的自动标注过程转化为图像分类的过程,通过有监督学习对每个图像区域分类并得到相应关键字,实现标注.采用一种快速随机森林(Fast random forest,FRF)集成分类算法,它可以对大量的训练数据进行有效的分类和标注.在基于Corel数据集的实验中,相比经典算法,FRF改善了运算速度,并且分类精度保持稳定.在图像标注方面有很好的应用. 展开更多

关键词 自动图像标注 机器学习 集成分类器 快速随机森林算法

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基于机器学习的烟草包装封口处视觉缺陷图像检测方法 被引量：4

16

作者 周光祥 李鹏 《科技通报》 2022年第3期47-51,共5页

针对缺陷检测方法中存在检测所需时间较长、漏检率较高等问题,基于机器学习,提出封口处视觉缺陷图像检测方法。首先,采用小波阈值去噪方法对烟草包装封口处图像进行小波变换,抑制图像噪声;在图像去噪处理后,使用机器学习基函数对封口处... 针对缺陷检测方法中存在检测所需时间较长、漏检率较高等问题,基于机器学习,提出封口处视觉缺陷图像检测方法。首先,采用小波阈值去噪方法对烟草包装封口处图像进行小波变换,抑制图像噪声;在图像去噪处理后,使用机器学习基函数对封口处纹理图像进行小波分解,将图像分解成彼此独立的子窗口。然后计算不同窗口的差分统计纹理特征值,最后运用欧式距离分类器进行缺陷判断,结合Harris角点检验算法进一步完成缺陷部分精确检测。实验结果表明,所提方法检测所需时间平均缩短了约0.27 s,误检率降低了近8个百分点。 展开更多

关键词 机器学习 小波重构 小波基函数 欧式距离分类器

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新的软间隔AdaBoost弱分类器权重调整算法

17

作者 董银丽 周水生 高艳 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第7期125-127,共3页

为避免硬间隔算法过分强调较难分类样本而导致泛化性能下降的问题,提出一种新的基于软间隔的AdaBoost-QP算法。在样本硬间隔中加入松弛项,得到软间隔的概念,以优化样本间隔分布、调整弱分类器的权重。实验结果表明,该算法能降低泛化误差... 为避免硬间隔算法过分强调较难分类样本而导致泛化性能下降的问题,提出一种新的基于软间隔的AdaBoost-QP算法。在样本硬间隔中加入松弛项,得到软间隔的概念,以优化样本间隔分布、调整弱分类器的权重。实验结果表明,该算法能降低泛化误差,提高AdaBoost算法的泛化性能。 展开更多

关键词 机器学习 弱分类器 ADABOOST算法 软间隔 泛化性能

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基于实例的强分类器快速集成方法 被引量：1

18

作者 许业旺 王永利 赵忠文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1100-1104,共5页

针对集成分类器由于基分类器过弱,需要牺牲大量训练时间才能取得高精度的问题,提出一种基于实例的强分类器快速集成方法——FSE。首先通过基分类器评价方法剔除不合格分类器,再对分类器进行精确度和差异性排序,从而得到一组精度最高、... 针对集成分类器由于基分类器过弱,需要牺牲大量训练时间才能取得高精度的问题,提出一种基于实例的强分类器快速集成方法——FSE。首先通过基分类器评价方法剔除不合格分类器,再对分类器进行精确度和差异性排序,从而得到一组精度最高、差异性最大的分类器;然后通过FSE集成算法打破已有的样本分布,重新采样使分类器更多地关注难学习的样本,并以此决定各分类器的权重并集成。实验通过与集成分类器Boosting在UCI数据库和真实数据集上进行比对,Boosting构造的集成分类器的识别精度最高分别能达到90.2%和90.4%,而使用FSE方法的集成分类器精度分别能达到95.6%和93.9%;而且两者在达到相同精度时,使用FSE方法的集成分类器分别缩短了75%和80%的训练时间。实验结果表明,FSE集成模型能有效提高识别精度、缩短训练时间。 展开更多

关键词 强分类器集成模型 基分类器评价方法 集成算法 样本分布 集成学习

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基于机器学习的SQL攻击检测技术研究 被引量：7

19

作者 张泽亚 翟健宏 《智能计算机与应用》 2020年第3期356-361,共6页

SQL注入是网络上使用非常广泛的攻击手段,也是防御难度极大的网络攻击方式。在信息安全领域中,SQL注入因其适用范围广,操作门槛低,可造成的损失大而被视为对网络安全威胁极大的一类攻击方式。本论文的目的在于测试不同的机器学习算法对... SQL注入是网络上使用非常广泛的攻击手段,也是防御难度极大的网络攻击方式。在信息安全领域中,SQL注入因其适用范围广,操作门槛低,可造成的损失大而被视为对网络安全威胁极大的一类攻击方式。本论文的目的在于测试不同的机器学习算法对于SQL注入攻击的区分能力。研究搜集了大量的SQL注入攻击语句,选择4种不同的机器学习模型建立了分类器,并使用上面收集的数据对其进行了训练。最后,对4种算法所建立的分类器进行了测试,得出了最适合检测SQLM AP的机器学习算法是卷积神经网络(CNN)算法。 展开更多

关键词 SQL注入攻击 决策树 机器学习 分类器算法 SQLMAP

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机器学习理论在商业银行区域性风险影响因素度量中的应用研究

20

作者 吴金旺 顾洲一 《财务与金融》 2018年第3期16-25,共10页

本文从宏观经济的角度和微观银行自身的角度入手,结合已有文献和最新大数据技术应用现状,形成多样化的风险指标来源,以月度为时间单位,以省市为样本区域分界,构建大数据时代商业银行区域性风险指标体系。通过机器学习的方法,对大规模和... 本文从宏观经济的角度和微观银行自身的角度入手,结合已有文献和最新大数据技术应用现状,形成多样化的风险指标来源,以月度为时间单位,以省市为样本区域分界,构建大数据时代商业银行区域性风险指标体系。通过机器学习的方法,对大规模和多维度的历史数据进行建模挖掘。从理论上探索商业银行区域性风险的影响因素,以及预测区域性风险发生的可能性,为商业银行预警及防范区域性风险提供技术指导,为金融管理部门非现场监管提供数据来源。 展开更多

关键词 区域性风险 指标体系 影响因素 基分类器机器学习算法

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