基于移动Agent的企业信用评估系统研究

论文摘要

企业信用评估是企业信用管理的重要组成部分,是社会信用体系的重要内容和基础。由于企业信用数据分散,其评估指标具有多维性,评估策略和方法呈现复杂多样化,企业信用评估需要跨行业、跨部门管理机构之间的合作,涉及分布式多领域应用系统的信息交互和综合集成。而现有的信用管理系统与企业的监督管理部门之间缺乏信息交流,没有制定统一信息交换标准和应用接口规范,不同系统之间难以实现信息共享。论文分析企业信用评估的研究现状和发展趋势,归纳企业信用评估的内容和指标体系,对比分析信用评估模型及其适用范围和特点,研究了层次分析法、决策树法和回归方法的原理。提出了基于人工神经网络的企业信用评估模型,采用Java语言设计BP神经网络程序和用户界面,实现图形化创建评估模型、样本训练、分析与测试功能。为了模拟信用评估中心与有关的企业监督管理部门联合参与、协同工作的具体过程,论文采用移动智能体(Agent)技术,评估中心系统通过计算机通讯网络,派遣移动Agent到达不同部门的应用系统,跟踪企业的监督管理执行进程,实时收集和处理相关的企业信用信息。评估中心系统接收来自多个移动Agent传递回来的信用信息,自动调用模型库中的信用评估模型,进行集中分析和评估,提供信用决策。论文详细阐述基于移动Agent的企业信用评估系统框架、运行机制和技术实现。最后,设计开发了企业信用评估原型系统,解决分布式信用数据采集、多种应用系统协同工作与并行处理问题,进一步证明论文所提出的评估模型和系统架构的正确性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1. 前言
• 1.1 研究的背景
• 1.2 研究现状及发展趋势
• 1.2.1 研究现状
• 1.2.2 发展趋势
• 1.3 研究的目的和意义
• 1.3.1 研究的目的
• 1.3.2 研究的意义
• 1.4 研究的方法
• 1.5 论文的主要工作
• 1.6 论文的组织结构
• 2. 企业信用评估概述
• 2.1 企业信用风险
• 2.2 企业信用评估的概念
• 2.3 企业信用评估的过程
• 2.4 企业信用评估的内容
• 2.5 企业信用评估的指标体系
• 2.5.1 国外信用评估的指标体系
• 2.5.2 国内信用评估的指标体系
• 2.6 企业信用等级评估
• 3. 企业信用评估的方法和模型
• 3.1 企业信用评估的模型方法
• 3.1.1 基于统计方法的评估模型
• 3.1.2 层次分析法
• 3.2 企业信用评估模型的选择
• 3.2.1 企业信用评估的特点
• 3.2.2 决策树模型
• 3.2.3 回归模型
• 3.2.4 神经网络模型
• 3.3 基于BP 神经网络的企业信用评估模型
• 3.3.1 BP 神经网络基本工作原理
• 3.3.2 BP 神经网络算法
• 3.3.3 分析与建模
• 4. 企业信用协同评估
• 4.1 企业信用协同评估系统
• 4.1.1 Agent 的定义
• 4.1.2 系统分析
• 4.1.3 系统架构
• 4.2 支撑平台与技术
• 4.2.1 移动Agent
• 4.2.2 移动Agent 的技术实现
• 5. 企业信用评估原型系统设计
• 5.1 原型系统设计
• 5.2 系统的开发与实现
• 5.2.1 税务部门客户端
• 5.2.2 服务器端GUI 的设计
• 5.2.3 代理Aglet 的生成
• 5.2.4 管理协调器
• 5.2.5 模型调用
• 5.3 系统的运行
• 5.3.1 系统的配置
• 5.3.2 系统运行前的环境搭建及测试
• 5.3.3 系统的运行
• 5.4 系统特点
• 6. 结束语
• 6.1 总结
• 6.2 讨论
• 6.3 展望
• 参考文献
• 致谢
• 在读期间科研成果目录