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潘维民: 作品数：10 被引量：44H指数：3; 供职机构：北京邮电大学更多>>; 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理自然科学总论更多>>

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一种海运业在险价值计量方法: 本发明公开了一种海运业在险价值计量方法，利用目前金融风险度量的主流技术——VaR(Value at Risk)方法的特点和基本原理，并对海运业金融时间序列数据的特点作了分析，从而找出适合海运业的VaR计算方法和波动性模型...; 潘维民; 文献传递

大数据在商业银行反洗钱的应用被引量：16: 2016年; 随着电子商务和移动互联网的发展,数据流量的持续增长和以双十一为代表的多种数据洪峰的出现,给商业银行传统的反洗钱手段带来了巨大的压力。海量交易数据下隐藏着各种洗钱行为,传统的反洗钱方式在应对持续增长的数据时越来越捉襟见肘。当前,大数据技术的发展为海量数据数据的收集、存储、处理等提供了技术支撑。本文分析了商业银行的反洗钱业务需求,从业务的角度对比研究当前大数据领域众多新技术,提出了一套实用、可扩展的反洗钱处理架构,并且提出了的大数据反洗钱的演进方向。; 周彩冬潘维民; 关键词：反洗钱大数据商业银行

基于密度聚类的神经模糊系统建模算法被引量：1: 2010年; 神经模糊系统经常被用来对非线性系统建模,并能取得很好的效果.以往的模糊系统建模方法存在着输入空间划分个数难以确定和规则冗余的问题,这些问题阻碍了模糊系统的应用.基于动态阈值DENCLUE和相似规则合并的神经模糊系统建模算法DDTSRM(DENCLUE using a dynamic thresholdand similar rules merging),首先在DENCLUE算法中使用动态阈值来合并密度吸引子,得到DDT算法.DDTSRM利用DDT算法不依赖初始参数的特点,解决了输入空间划分个数难以确定的问题.因为DDT算法可以得到任意形状和任意密度的聚类结果的特性,所以提高了模糊系统模型的准确性.辨识出模型的初始结构后,DDTSRM通过计算模糊集合之间的相似度来减少规则冗余,使模糊系统模型结构得到优化.最后利用BP算法对系统模型进行训练,进而提高系统的建模精度.以S-Y模糊系统模型为原型,在两输入一输出的非线性函数和Box-Jenkins数据上的仿真实验证明了DDTSRM算法在神经模糊系统建模应用的有效性,能够取得精确的建模效果.; 潘维民何骏; 关键词：神经模糊系统动态阈值相似度

基于数据仓库的银行非现场稽核监控系统设计与实现被引量：1: 2006年; 为了充分利用银行已有数据,提高内部监控水平,本文提出了一种基于数据仓库技术的银行非现场稽核监控解决方案。并从实际需求出发,分析设计了银行数据仓库技术体系结构和系统框架结构,创建了银行数据仓库系统并实现了非现场稽核监控平台和监控后分析,为银行内部稽核提供了有效的监控手段。; 余宝娟潘维民赵峻岭甄建廷; 关键词：数据仓库元数据 ETL 非现场稽核

一种基于多智能体深度强化学习的地球同步轨道星地联合通信动态波束调度方法: 一种基于多智能体深度强化学习的地球同步轨道卫星动态波束调度方法涉及卫星通信领域。其中每个智能体负责一个激活波束的照亮模式和带宽资源分配模式的优化。结合深度强化学习算法与地面用户环境的高效交互，充分地利用了波束的空间、时间...; 肖蔼玲陈宁吴胜潘维民

模糊系统与前向神经网络的结合被引量：6: 2000年; 1 引言模糊系统方法和神经网络技术是近年来计算智能领域研究热点,被广泛地应用于复杂系统、非确定性等难于建立比较准确的数学模型的问题,并在自动控制、计算机图像处理、语音识别、手写体识别等领域有重要应用。模糊系统与神经网络的结合也越来越受到人们的重视。模糊系统和神经网络的结合可以分为模糊系统与前向网络的结合和与反馈网络的结合两类。模糊系统与反馈网络的结合主要有模糊联想记忆。; 潘维民沈理; 关键词：模糊系统前向神经网络 BP算法神经网络

一种基于Petri网的短信网关性能分析与优化方法: 本发明公开了一种基于Petri网的短信网关性能分析与优化方法。所述方法包括，系统mt建模，系统mo建模和负载均衡的技术。Petri网模型是由状态机、标识图、和自由选择网(FC)组成的简单模型，取M(p)＞＝1，即在p1放...; 潘维民; 文献传递

用InstallShield搭建应用软件运行环境: 2005年; 制作一个智能化的安装程序发行软件是项目开发的重要组成部分。良好的安装程序不仅要完成基本的程序和数据文件的拷贝及相关组件的注册,还要能完成第三方软件的静态安装、设置环境变量、修改配置文件和安装系统服务等工作。本文通过一个实例着重讨论了使用InstallShield实现应用软件运行环境的自动配置方法。; 余宝娟潘维民; 关键词：INSTALLSHIELD 第三方软件运行环境

一种基于神经网络预测模型的外汇交易方法: 本发明公开了一种运用神经网络(RRL、BP、SOM神经网络)来建立预测模型进行短线外汇交易的方法，并通过比较试验来确定使用哪种神经网络来预测一定交易时间间隔的交易信号(买入或卖出)。其中：RRL神经网络预测模型，采用自组...; 潘维民; 文献传递

基于神经网络的时间序列动态预测器的调整学习算法被引量：20: 1999年; 时间序列预测在金融等领域有着广泛的应用.近年来,基于时间网络的时间序列预测器引起了人们极大的研究兴趣.然而,基于神经网络的时间序列预测器经常给出无效的预测值.本文首先从理论上分析了基于神经网络的时间序列预测器给出无效预测值的概率,然后给出基于神经网络的时间序列预测器的调整学习算法(RLNNP).采用RLNNP算法,基于神经网络的时间序列预测器。; 潘维民沈理; 关键词：神经网络时间序列预测