简介:摘要:本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型,以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下,借款人的各类信息可以从多个维度进行收集,包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息,本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先,我们将收集到的信息分为几个不同的类别,并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型,以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后,为了得到一个综合的信用评分,我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里,我们引入了模拟退火粒子群优化算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO)来寻找最佳的权重组合,并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证,通过模拟退火粒子群算法的优化,我们能够找到一组权重,使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性,而且通过子模型的建立,增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外,模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性,使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路,对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。
简介:摘要目的探讨音乐催眠分娩对初产妇产程、疼痛评分、分娩结局及新生儿的影响。方法选取2018年12月至2019年6月东莞市人民医院收治的足月初产妇60例为研究对象,采用随机数字表法将其分为干预组(音乐催眠护理)和对照组(常规护理)各30例。观察组和对照组产妇入院后护理人员需要告知其分娩的全过程,疼痛因素及缓解疼痛的方法和应对生产过程的方法。对照组给予常规护理干预,观察组给予音乐催眠护理干预。比较音乐催眠护理对初产妇的产程时间、疼痛视觉模拟量表、产妇分娩结局及出生胎儿的影响。结果干预组初产妇的三个产程及总产程时长均短于对照组。干预组初产妇的视觉模拟评分法(VAS)显著低于对照组;干预组产程延长、剖宫产、产后出血、胎儿窘迫发生率均低于对照组;干预组新生儿Apgar评分显著高于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论将音乐催眠应用于初产妇的临床分娩护理中,能有效地缩短初产妇的产程时长,减少初产妇产程中的疼痛感,大幅度降低异常分娩结局的概率,具有明显的临床实施价值,推荐在临床工作中开展相关护理措施。
简介:摘要目的探讨老年髋部骨折手术患者应用疼痛控制护理对视觉模拟评分法(VAS)及负性情绪的影响。方法选择2015年10月-2017年10月在睢县中医院行手术治疗的60例老年髋部骨折患者,采用随机数表法分为2组,各30例。对照组行常规护理,观察组加用疼痛控制护理,比较两组VAS评分、负性情绪。结果观察组术后VAS评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组负性情绪评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论针对老年髋部骨折手术患者,实施疼痛控制护理可有效降低VAS评分,缓解疼痛症状,疏导负性情绪,提升治疗效果。