贫困现状

摘要： 在扶贫攻坚的大背景下,提出了河南省金融发展与减贫的相关命题,在相关文献研究的基础之上,研究发现,金融发展可以直接通过资本市场服务和银行机构服务作用于贫困群体,提高他们的收入水平,进而改善他们的生活现状。同时,金融发展也可以间接通过经济增长和收入分配来影响贫困群体,即先通过动员储蓄、风险管理和公司治理来促进经济增长,然后通过经济增长带来的就业效应、投资效应和储蓄效应,提高他们的收入水平,从而促进减贫事业的开展,改善他们的贫困现状。

摘要： 从陕西省农村地区相对贫困具有的多维性、精神贫困、老龄化加速等特点出发,围绕陕西省现代化发展目标,提出未来扶贫愿景与建议,以乡村振兴和开发式扶贫为着力点,探究如何构建符合省情且与乡村振兴战略结合的相对贫困治理长效机制必要性.

摘要： 甘肃省永靖县苏木沟,曾经是兰州通往临夏回族自治州的古商贸通道,这里水土流失严重,沟边高山因红色而被当地人称为"火焰山"。可通往西南地区的能源大动脉兰成渝输油管道却无可选择地从这里通过,于是,管道巡线,便成了西南管道公司兰州输油气分公司定西作业区的重中之重。然而,为了改变苏木沟的贫困现状,改善当地百姓生活,今年初,村里开始大规模种植玫瑰花。"玫瑰花的刺多我们不怕,就怕影响管道安全。"管道保护工王虎成说。

摘要： 消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕,是社会主义制度的本质要求,是我们党的重要使命,党的十八大以来,大力实施精准扶贫,不断丰富和拓展中国特色扶贫开发道路,不断开创扶贫开发的新局面.

摘要： 消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕,是社会主义制度的本质要求,是我们党的重要使命,党的十八大以来,大力实施精准扶贫,不断丰富和拓展中国特色扶贫开发道路,不断开创扶贫开发的新局面.

摘要： 纸厂村是云南省洱源县炼铁乡的一个彝族聚居村,由于地处高寒山区,长期以来,村民多以种植苦荞和土豆为生,生活贫困。为改变贫困现状,在乡政府的指引下,2017年,纸厂村开始调整产业结构,引进中药材附子进行试种,首次种植100亩。附子种下后,经过村民精心管护,取得了不错的收益。"去年我家种了1亩附子,收入4000多元,今年又种了4亩。"村里的建档立卡贫困户陆志华说,政府部门免费提供种子,扶贫工作人员手把手教种植、管理和采收技术。

摘要： 大齐沟村坐落在义县留龙沟镇南部,全村共有276户1207人,其中有建档立卡贫困户89户200人。肩负使命立下誓言2018年4月,留龙沟镇党委任命我为大齐沟村党支部书记。对我这个“返乡游子”来讲,深感责任重大、任务艰巨,因为快速改变村容村貌和村民的贫困现状绝非易事。

摘要： 以蚌埠市21个重点贫困村为例,通过主成分回归分析法研究贫困形成机理,构建多维贫困测度指标体系,运用A-F多维贫困测度模型,对该地区贫困程度进行测度,研究表明:蚌埠市重点贫困地区整体贫困程度有所减轻;蚌埠市重点贫困地区普遍呈现出多维贫困;产业发展不足对多维贫困贡献率最高,是该地区主要致贫原因.为加快深度贫困地区脱贫攻坚步伐,提出加大对重点贫困地区的扶贫力度;做到多维扶贫、精准扶贫;完善产业布局,加快产业发展;巩固扶贫成果,促进扶贫成果长效稳定等对策建议.

摘要： 本发明涉及精准扶贫技术领域，具体涉及一种精准识别贫困户的系统及识别方法，系统包括后端和前端，后端包括数据上传模块、数据清洗校验模块、数据预处理模块、数据比对模块；前端包括数据上传管理模块、数据监控管理模块、数据比对结果管理模块、报表管理模块、数据分析模块；通过本发明提供的精准识别贫困户的系统及识别方法，通过将相关部门的贫困户数据导入系统并进行比对，本发明建立了全方位、全口径、自动化数据比对机制，可以精准识别贫困户的财产拥有情况，进而精准识别贫困户，同时还可以分析贫困户的分布情况、可疑贫困户的特征和被否决的贫困户特征，为“精准扶贫、精准脱贫”的管理与决策提供数据支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于SVM的贫困生辅助认定方法，包括以下步骤：采集学生数据，并对学生数据进行预处理；对预处理学生数据提取特征，通过随机森林对特征重要性进行排名；在满足Mercer条件下，构造混合核函数，并植入SVM中；使用遗传算法对混合核函数参数进行寻优，得到最优混合核函数参数；将最优混合核函数参数代入SVM，并对学生数据进行训练，得到分类器模型；将需要认定的学生数据输入分类器模型，输出分类结果；本发明采用遗传算法对基于SVM混合核函数参数进行寻优，用适应度作为评价依据，通过随机重组重要基因，让群体中的个体不断进化，获取最优解，减少全局搜索时间，提高了分类器的推广泛化能力，并降低成本。

摘要： 为了构建新型的城市贫困评估方法，本发明公开一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度方法，包括以下步骤：根据人口普查数据构建多重剥夺指数IMD；在地图信息数据库中获取目标区域的街景图像数据；通过图像分割技术，将目标区域的街景图像数据分割为若干块街景图像数据；基于若干块街景图像数据，结合主成分分析法，得到主因子，将主因子定义为街景因子；将多重剥夺指数IMD和街景因子作为机器学习算法的输入变量，得到城市贫困分数。根据城市贫困分数对城市的贫困程度进行评估。本发明还公开了基于上述方法的一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度系统。本发明不仅推进城市贫困研究精细化，而且丰富城市贫困度量指标的维度。

摘要： 本发明涉及基于在校行为数据多维分析的贫困生资助推荐方法，与现有技术相比解决了难以实现待资助贫困生精准推荐的缺陷。本发明包括以下步骤：历史行为数据的获取；历史行为数据的特征提取；推荐模型的训练；待分析行为数据的获取；待分析行为数据的特征提取；推荐结果的获得。本发明基于学生产生的在校数据，通过提取多个维度的特征，利用这些特征建立分类模型，借助分类模型准确判断学生的贫困情况并作出决策。

摘要： 本发明提供一种贫困分析方法和贫困分析系统。所述方法包括：基于分析对象的分析角度，分别获取相应的贫困数据和影响贫困的指标数据；基于所述贫困数据得到多个贫困等级；基于所述指标数据得到多个指标等级；生成所述分析对象的贫困分析集合，所述贫困分析集合的每个元素由一个贫困等级和至少一个指标等级组成；以及基于所述贫困分析集合生成强关联规则集。本发明实施例的贫困分析方法基于大数据的数据挖掘引入到贫困的定量分析中，构建贫困分析集合，利用关联算法分析贫困率与影响贫困的指标之间的关联关系，并输出强关联规则集，从而为加深对贫困的认知、寻找贫困的原因提供了一种新的思路。

摘要： 本发明属于高校学生贫困生资助领域，具体涉及一种基于多维度评价的高校贫困生认证方法及其系统，该方法包括：获取待认定学生的信息；将获取的信息输入到学生贫困生认证预测模型中，得到贫困认证结果；根据贫困认证结果对待认证的学生进行分类，完成贫困生认定；本发明对待认定的人员的信息采集更全面，不仅对申请者的个人消费情况、学习态度情况、日常行为情况、勤工俭学情况、助学贷款申请情况进行采集，还对申请者的家庭基本情况进行采集，使贫困资助系统更加数据更加精确，贫困评估更加全面。

摘要： 本发明公开了一种城市多维相对贫困衡量指标平台，包括构建数据矩阵包括贫困维度数量k、剥夺指标数量N、家庭贫困程度z、多维贫困发生率H、平均剥夺率A、指标贡献度V和多维贫困指数MPI等综合性微观和宏观的相对贫困指标体系。本发明通过构建了多维相对贫困指标体系、搭建出多维相对贫困指数及其各维度指标的测度、设计了识别、评估系统、并提出了长效帮扶机制构建多中心帮扶网络，目前我国对相对贫困的界定、衡量等没有统一并且符合国情的标准，该成果有助于政府部门通过系统智能化筛选出相对贫困家庭，并且通过识别和评估，找出致困之因，并通过长效帮扶机制，和多中心帮扶之网，来有效的解决相对贫困问题。

摘要： 本发明属于高校学生贫困生资助领域，具体涉及一种基于用户消费数据的高校贫困生识别方法，该方法包括：获取学生用户的消费信息；对消费信息进行预处理，将预处理后的消费信息输入到SVM分类模型中进行分类，得到分类结果；对分类结果进行聚类分析，得到每个分类结果的评级；将该学生用户的所有分类评级结果进行融合，得到贫困程度综合评级；根据最终的贫困程度综合评级结果判断该学生用户是否为贫困生；本发明通过校园卡储蓄、消费以及餐饮消费占比三种数据信息对学生用户进行贫困生认定，使得认定结果更精确；本发明采用改进的SVM分类模型对输入数据进行分类处理，使得分类的结果更准确。

摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了基于消费大数据的城市相对贫困空间测度方法和系统，包括：根据全国人口普查数据构建目标区域的综合贫困指数；采集消费类型数据，计算得到人均消费水平分布特征指标；采集POI数据，计算得到消费设施分布特征指标；将所述人均消费水平分布特征指标和所述消费设施分布特征指标作为自变量、将所述综合贫困指数作为参考变量，输入训练好的城市贫困评估模型，计算得到城市贫困分数；根据所述城市贫困分数对城市相对贫困程度进行评估，得到城市相对贫困评估结果。本发明能够有效弥补现有的测算维度的不足，实现了城市相对贫困空间的精准识别和动态监测，提高了城市相对贫困空间测度的准确性和可实施性。

摘要： 本发明公开了一种贫困发生率模型的训练方法及装置，用以提供一贫困发生率预测模型，从而能够通过该模型实现快速且精准地识别贫困地区。方法包括：获取构建完成的贫困发生率预测模型；获取与贫困发生率相关的多项第一预设数据；在第一预设数据中随机选取第一预设比例的数据为训练集，并随机选取第二预设比例的数据为测试集；通过训练集对贫困发生率预测模型的权重参数进行调整；根据测试集对调整权重参数之后的贫困率预测模型的整体误差进行验证；在贫困预测模型的整体误差小于第一预设误差阈值的情况下，确定预测模型训练完成。采用本申请所提供的方法，能够训练一预测模型，通过预测模型实现快速且精准地识别贫困地区。