基于BP神经网络的企业信用评估系统的研发

摘要

近些年来，科技信用备受相关单位和人员的关注。随着社会经济的发展，国家越来越重视科学技术发展与创新。国家和地方在组织实施各类科技计划项目时，引入科技计划项目申报、管理、验收的竞争机制，鼓励更多优秀民营企业参与科技创新，使民营企业成为技术创新的主体。为客观公正评估民营科技企业科技项目的实施承担能力，迫切需要一套完善的管理机制和评估体制，管理及评估民营科技企业的科技信用，以此作为民营科技企业科技承担科技项目的主要依据之一。 民营科技企业科技信用评估的研究是一个崭新的课题。本文主要在总结国内外各种信用或信用风险评估模型的基础上，结合民营科技企业的特点，运用神经网络技术建立科技信用评估模型并对模型进行训练和系统评估研究。 本文研究开发的科技信用管理系统，采用基于B/S构架，利用ASP.NET技术开发，将科技信用评估的业务逻辑封装到.NET组件内，系统通过调用此组件，访问存储在库表中的数据。信用评估模型训练模块采用Delphi6.0的ActiveForm技术产生多线程ActiveX控件，把模型训练的任务转移到要训练模型的客户端，极大地减轻了服务器的负担，提高了服务器的响应速度。本系统操作方便灵活，稳定性好，适应企业级的应用，用户通过Web浏览器即可完成系统登录、数据录入、信用评估、信用管理等操作。 本文探索性地研究民营科技企业科技信用的评估问题，对指导我国科技项目管理乃至民营科技企业信用等方面具有极大的推动作用，同时，在国家科技创新方面，作了有益的尝试，评估的结果对科技项目的管理具有一定的指导意义。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1课题背景及研究意义

1.2国内外信用评估的研究状况

1.2.1信用与信用评估

1.2.2国外信用评估的发展状况

1.2.3国内信用评估的发展状况

1.3论文的结构

第二章 民营科技企业信用评估指标体系

2.1民营科技企业

2.2信用评估的方法

2.3民营科技企业信用评估指标体系

2.3.1信用评估的对象系统

2.3.2信用评估指标体系的介绍

2.3.3信用评估指标体系的建立

2.3.4信用评估定性指标的定量化

2.4本章小结

第三章 基于BP人工神经网络的信用评估模型

3.1信用评估模型综述

3.2人工神经网络(ANN)模型简介

3.3 BP神经网络模型简介

3.4 BP神经网络模型的建立

3.5 BP神经网络信用评估的优势

3.6本章小结

第四章 民营科技企业信用评估系统的分析与设计

4.1系统背景

4.2需求分析

4.2.1用户特点

4.2.2业务概述

4.2.3系统要求

4.3实现方案

4.4系统功能模块划分

4.5系统流程和信用决策过程

4.6系统约定

4.6.1编码规范

4.6.2用户分组

4.7本章小结

第五章 民营科技企业信用评估系统的实现

5.1数据层(数据访问层)

5.1.1数据库设计

5.1.2数据层组件的设计

5.2中间层(业务逻辑层)

5.3表现层(界面层)

5.4改进BP模型算法的设计

5.5系统的安全性设计

5.6系统特点

5.7本章小结

结论与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

致谢

附录