手机用户的异网高端识别模型

手机用户的异网高端识别模型

摘要

我们首先利用ＳＰＳＳ软件对用户资料表中的数据进行了分析，发现了数据中的一些联系，但由于数据量太大，最终我们决定用随机抽样分析的方法来挑选数据。最后用Ｑ型聚类分析和单因子分析的方法来解决问题。

对于问题一：首先，我们运用SPSS对附表一中所有数据进行了综合处理，得出其各项指标的平均水平，如月消费情况等等。之后，考虑到数据量过大，我们选择通过多次不放回抽样的方法来进行数据的其他收集工作。我们选用套餐资费，月均消费额，通话费三项作为主要指标，然后采用Ｑ型聚类分析利用SPSS直接聚成了三类，选出了属于高端用户的那一类进行分析，列出了具体判别准则，但由于过于模糊，我们又将主要的指标客观赋权，将定性指标定量化。最终给出了本网高端用户的判别准则，然后我们根据上网查找资料和自己的理解给出了本网的营销优先级，即1、提高通话质量的前提下适当降低资费，2、对老客户给予更多的优惠活动，3、采用更优惠的分层套餐结构，让客户真正体验到实惠等等。

对于问题二：首先我们通过对本网用户的月消费信息进行了分析，在假设本网与异网月消费额相当的情况下得到了异网用户的月均消费金额。然后我们通过对模型一得出的本网高端用户的数据进行综合分析，利用单因子分析的方法，统计出异网联通用户与本网用户通话频率，在综合本网高端用户判别准则近似得出了异网高端手机用户的判别准则。

关键字：ＳＰＳＳ抽样分析Q型聚类分析单因子分析

一、问题重述

科技的进步带来了通信技术的快速发展，并且随着移动通信、互联网业务的迅速发展，手机已经从生活奢侈品变成了生活日用品，是人们日常生活中不可缺少的一部分。人们随时随地使用手机打电话、发短信、上网，而用户的

这些行为以及其个人基本信息均在运营商中有所记录。因此，分析手机用户的消费倾向及其价值观、社会认可度的倾向对于研究人们的手机消费心理有很大的作用。

与本网高端手机用户相同，异网高端手机用户在消费力度，通话量、以及手机交往圈（与之有通信行为的所有手机用户构成其手机交往圈）大小等方面均远高于整体平均水平。高端用户往往更关注信号强度和通话质量，追求个性化服务。他们往往是企业的骨干、是家庭的核心，对电信业务发展有着重要意义，其手机交往圈中多数也是高端手机用户，相互之间产生重要影响。

请根据附件数据完成以下任务：

1、研究本网手机用户行为特征，给出本网高端手机用户的判别准

则以及营销优先级。

2、估算异网手机用户的月均消费金额，研究异网手机用户行为特

征，并给出异网高端手机用户判别准则以及营销优先级。

3、评估本网、异网高端手机用户的判别准则是否合理以及异网手

机用户月均消费金额的估算是否准确，有哪些需要改进的地方，改进方法是什么，还需要什么信息？

4、自行收集手机号码，研究手机号码的靓号分级工作，给出分级

标准并评估其合理性。

二、问题分析

由题意知，其目的是建立一种模型用于筛选异网高端用户。但考虑到本题数据量比较大，我们采用了多次随机不放回抽样取平均值的的方法。我们首先分别对本网的个人信息表中随机筛选出的三组数据中的套餐档次、月消费金额、流量费、市话费、长途费、漫游费、通话费、增值费、短信费、上网流量以及上网时长做了基本的统计（包括求极大值、极小值、均值、标准差和方差），然后把得出的数据的分析结果互相做了对比，发现数据基本吻合，所以我们的抽样还算成功。

对于本网手机高端用户，我们首先对本网个人信息表中的所有数据运用SPSS进行统计分析，得出本网用户的月平均消费情况。之后，我们在通过分析以上相关因素的前提下，通过聚类将本网中的手机高端用户筛选出来，然后多

次随机抽选出50名手机高端用户，仔细认真的分析了他们的个人信息，发现了本网手机高端用户的一些明显的共有特性，如套餐费，月消费，以及通话费均高于一般用户的平均水平，我们便按照这些特性的标准制定出了本网手机高端用户的判别准则。之后，我们又对我们所做的判别准则做了改进，将判别准则的定性指标做了定量化的处理，利用客观赋权中的均方差法对选出出来的三个指标（套餐档次、消费金额、通话费）进行了赋权，然后可根据赋权的结果对一个手机号码进行一个评分，根据所得分来判别该号码属于高端用户的隶属度。再详细分析本网用户的个人信息表，通过上网查资料，给出了本网高端用户的营销优先级。

最后通过本网手机高端用户在本网所有用户中所占的比例和单因子分析的方法，再有假设利用异网手机在二月份的通话频率，最终确定出异网手机高端用户。最后，通过随机筛选出的本网10名手机高端用户，用SPSS从通话记录表中筛选出他们在二月份的全部通话记录并进行分析，最终确定异网高端手机用户的判别准则。

三、模型的假设

1、假设所给的数据都是准确的。

2、假设异网用户的套餐资费标准与本网的相当。

3、假设异网的手机高端用户和本网的手机高端用户在总的用户中的比例是相当的。

4、假设手机用户可分为高端、中端、低端三种。

5、假设每个号码每月打电话次数和接电话次数大致相当。

四、符号说明

V2 本网手机用户的城乡标识

V4 本网手机用户的性别

V5 本网手机用户的年龄

V6 本网手机用户的等级

V10 本网手机用户的号码办理日期

V11 是否3G用户

V12 是否VIP用户

V13 本网用户的套餐类型（元）

V14 本网用户消费金额（元）

V15 本网用户当月上网流量费（元）

V16 本网用户当月市话语音费用（元）

V17 本网手机用户号码长途语音费用（元）

V18 本网手机用户漫游语音费用（元）

V19 本网手机用户号码语音费用（元）

V20 本网手机用户增值费用（元）

V21 本网手机用户短信费用（元）

V24 本网手机用户当月上网流量（M）

V25 本网手机用户当月上网时长（分钟）

五、模型的建立及求解

首先，我们用ＳＰＳＳ对本网的个人用户信息表中的相关数据进行了分析，其中分析了相关数据的极大值、极小值、均值、方差、标准差，得到结果如下图：

V17 382779 .00 878.41 8.5099 17.95058 322.223 V18 382779 .00 681.94 2.8733 11.31604 128.053 V19 382779 -86.72 1308.41 26.4226 34.34042 1179.264 V20 382779 .00 7418.00 .2833 13.41839 180.053 V21 382779 -.10 442.13 3.3502 8.37661 70.168

V24 382779 .00 159911.8

3 79.5486 1141.8005

6

1303708.53

V25 382779 .00 816.37 32.4218 79.99881 6399.809

有效的 N （列表

状态）

376175

我们通过分析这张表中的数据，很容易就发现，相关数据的差值波动都比

较大，通过分析他们的均值、最大值、最小值、方差，发现他们可以作为我们

分析本网高端用户的一些依据。

对这些数据的分析，我们采用Ｑ型聚类分析的方法。

聚类分析的基本思想：我们所研究的样品（网点）或指标（变量）之间存

在程度不同的相似性（亲疏关系——以样品间距离衡量）。于是根据一批样品

的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，

以这些统计量为划分类型的依据。把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合

为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另一

类，直到把所有的样品（或指标）聚合完毕，这就是分类的基本思想

Q型聚类分析的优点是：1、可以综合利用多个变量的信息对样本进行分

类；2、分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚地表现其数值分类结果；3、

聚类

分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。

数据标准化：在实际问题中，不同的数据一般有不同的量纲，为了使不同的量

纲也能进行比较，通常需要对数据做适当的变换。但是，即使这样，得到的数

据也不一定在区间[0,1]上。因此，这里说的数据标准化，就是要根据模糊矩阵

的要求，将数据压缩到区间[0,1]上。我们采用以下变换方式：

平移·极差变换

111min{}max{}min{}ik

ik i n

ik

ik

ik i n

i n

x x x x x ≤≤≤≤≤≤''-''=''-，

(1,2,,)k m =

显然有01ik x ''

≤≤，而且也消除了量纲的影响。

其中：其中nm x 表示第n 个分类对象的第m 个指标的原始数据。

识别本网高端用户模型

首先我们从个人信息资料表中通过随机不放回抽样的办法抽出1%的数据，数据分析结果如下表：

我们将这张表中的相关数据同上张表做了比较，发现数据吻合程度较高，说明我们的抽样还是成功的，我们以供选择三次抽样求平均值的办法，由于篇幅限制，后两张表见附件。

对选出来的数据我们进行了Q 型聚类分析，将他们分成了三类，结果如下图：

我们从筛选出的本网高端用户中有随机筛选出50名高端手机用户，对他们

的个人信息又做了更加细致的研究，如此反复三次，求平均值。其中一组信息如下：

V2

频率百分比有效百分

比

累积百分

比

有效-1 15 30.0 30.0 30.0

0 29 58.0 58.0 88.0

1 2 4.0 4.0 92.0

2 4 8.0 8.0 100.0

合计50 100.0 100.0

V4

频率百分比有效百分

比

累积百分

比

有效 3 6.0 6.0 6.0

F 17 34.0 34.0 40.0

M 30 60.0 60.0 100.0

合计50 100.0 100.0

V5

频率百分比有效百分

比

累积百分

比

有效19 1 2.0 2.1 2.1

22 1 2.0 2.1 4.3

23 2 4.0 4.3 8.5

24 2 4.0 4.3 12.8

25 2 4.0 4.3 17.0

26 3 6.0 6.4 23.4

27 6 12.0 12.8 36.2

29 1 2.0 2.1 38.3

30 2 4.0 4.3 42.6

31 2 4.0 4.3 46.8

32 2 4.0 4.3 51.1

33 3 6.0 6.4 57.4

34 1 2.0 2.1 59.6

35 1 2.0 2.1 61.7

36 2 4.0 4.3 66.0

38 1 2.0 2.1 68.1

39 2 4.0 4.3 72.3

40 1 2.0 2.1 74.5

41 1 2.0 2.1 76.6

43 2 4.0 4.3 80.9

45 1 2.0 2.1 83.0

47 1 2.0 2.1 85.1

48 1 2.0 2.1 87.2

50 1 2.0 2.1 89.4

52 1 2.0 2.1 91.5

55 2 4.0 4.3 95.7

58 1 2.0 2.1 97.9

67 1 2.0 2.1 100.0

合计47 94.0 100.0

缺失系统 3 6.0

合计50 100.0

V6

频率百分比有效百分

比

累积百分

比

有效-1 14 28.0 28.0 28.0

2 2 4.0 4.0 32.0

3 26 52.0 52.0 84.0

4 8 16.0 16.0 100.0

合计50 100.0 100.0

最后，我们对初级筛选出的本网高端用户进行了具体分析，发现他们的年龄大部分都在25岁以上，其中35岁以上的占大多数；手机号码办理平均年限在2年以上；70%的高端用户户口在市区；3G用户和VIP用户比例也远远高于非高端用户。其它相关变量未发现有直接关系。

经过以上分析总结，我们给出的本网手机高端用户最初的基本判别准则为：

1、消费级别在月平均120元以上。其中，通话费在月平均79元以上。套

餐级别在月平均137元以上

2、户口在市区。

3、手机号码使用年限平均在2年以上。

4、平均年龄在35岁以上。

5、3G用户和VIP用户可以优先考虑。（说明：以第一第二条为主要指标）

之后我们又对其中的对高端用户影响较大的变量进行了分析，最后发现其中的套餐档次、消费金额、通话费对本网手机高端用户判别的影响较大，故对这三个指标采用了客观赋权的办法，最终完成了将定性指标定量化。

客观赋权：均方差法

记第j项指标的样本均值与样本均方差为

则取第j项指标的权重系数为

由上式我们求得套餐档次的权重系数X1=38.66%;消费金额的权重系数

X2=35.93%;通话费的权重系数X3=25.41%。

号码得分公式X=X1*V13+X2*V14+X3*V15

最后，我们利用matlab算出了我们随机挑选的50名本网手机高端用户的各自得分，所得信息如下表：

号码的主人就是手机高端用户；如果一个号码得分小于这个值，我们可以利用公式Y=X/61.334*100%来求出这个手机号码属于高端用户的隶属度。

关于营销优先级，我们在网上得到的定义是：由于不同级别的客户对不同的套餐感兴趣，所以网络运营商根据不同级别客户的喜好，而推出具有针对性的优惠套餐。

而对于本网的高端客户来讲，我们认为应当给出的营销优先级为：

1在提高通话质量的前提下适当降低资费

2对使用一定年限的手机号码给予一定的优惠

3优化分层套餐结构，让不同消费阶层的人感到实惠。

异网高端识别

关于异网高端用户平均月消费金额，我们假设异网的资费标准同本网的资费标准大致相当，所以得出，异网月平均消费金额大约为40元。

对于异网高端识别这个模型，因为异网还有联通，移动等其他多个运营商，我们以联通用户为例。我们用SPSS软件对用户的通话清单表做了处理，把标

识为联通的手机号码提取了出来，然后用SPSS软件统计出了他们在二月份被叫的频率。但由于数据量巨大，我们只选取其中的部分数据进行统计分析。

我们在对随机抽取其中的1%、2%、3%、4%的数据进行分析以后发现通话频率随着抽取数据的增多不断加大，所以，我们可以认为如果把全部数据都进行分析的话，将会有部分用户的通话频率非常高，而我们就认为这部分用户为异网高端用户。

结果如下表

统计量

V3

N 有效189326

缺失0

由于另一部分数据量较大，故不再附

最后我们由模型1 可以得到本网高端用户在本网所有用户中所占的比例大约为10.2%，然后按照这个比例我们就可以利用单因子分析法，通过联通用户的被叫的频率来确定联通用户中的手机高端用户。

关于判别准则的给出，我们从本网高端用户中随机筛选出10名高端用户，把他们二月份的通话记录从通话记录表中调了出来，分析了他们的通话频率，分析结果如下表：

通话频率分析表

由于假设打电话和接电话的次数大致相当，所以，我们可以认为每月的通话频率大于127次的号码都为高端用户，小于127次的可利用公式H（高端用户隶属度）=Z（通话频率）/127求出。

而对于手机号码的靓号分级工作，我们的思路是从全部的手机号码的高端用户中确定，但具体的手机号码收集工作，由于我们能力和相关知识有限，故暂时不再考虑。

六、模型评价与改进方向

对模型的评价，对于本网识别高端用户的模型，由于我们采用抽样分析的办法，所以还存在随机性的误差，误差大小不好把握。但可以通过多次试验求平均值的办法来尽量减小误差。而对于判别准则的给出，由于我们缺乏这方面的相关知识而采用上网查资料和我们对数据的分析相结合的办法，通过我们的理解给出，缺乏官方的权威，具有一定的局限性。改进措施可以将更多定性指标定量化，例如，城乡户口，年龄等等，再次可以通过加强与相关工作人员的联系，从他们哪儿得到相关信息和定义，由此，可以给出较为准确的判别准则。

对于异网的月均消费金额，由于我们缺少相关资费标准和信息，所以假设异网同本网的资费标准相当，得到的值可能会有较大误差。异网的高端用户的判别准则由于采用通话频率这个单因子分析的办法，也会因为不确定因素的存在，而出现较大的误差。但这些误差可以通过分析其他的数据来减少，例如，通话时长和用户的交际面等。

通过以上分析，我们认为，缺少的数据还有异网相关用户的个人信息，还有就是方法上面，假如能用某种方法将附表一与附表二中的数据进行有效合并，结果会更加理想化。

七、参考文献

1、《数据分析》范金城、梅长林编著，2002年7月

2、《概率统计与SPSS应用》于义良罗蕴玲安建业编著，2009年8月

3、《SPSS统计分析与应用》吕振通张凌云编著，2009年6月

4、《SPSS17中文版统计分析典型实例精粹》赖国毅陈超编著，2010年3月

5、《以Excel和SPSS为工具的管理统计》张建同孙昌言编著，2005年9月

八、附件

附件如下：

数据2

描述统计量

N 极小值极大值均值标准差

V13 3765 0 500 115.77 49.363

V14 3831 -26.20 1065.30 39.4709 49.10740

V15 3831 -3.09 698.07 5.8195 22.75275

V16 3831 -37.44 907.97 14.6153 23.38480

V17 3831 .00 300.87 8.2689 16.51139

V18 3831 .00 193.33 2.9819 11.22539

V19 3831 -37.44 1028.99 25.8661 35.91971

V20 3831 .00 94.67 .2592 2.67324

V21 3831 .00 100.93 3.2808 7.96187

V24 3831 .00 16121.4

4 78.656

5 626.0524

6

V25 3831 .00 676.93 32.9458 80.35540

描述统计量

N 极小值极大值均值标准差

V13 3765 0 500 115.77 49.363 V14 3831 -26.20 1065.30 39.4709 49.10740 V15 3831 -3.09 698.07 5.8195 22.75275 V16 3831 -37.44 907.97 14.6153 23.38480 V17 3831 .00 300.87 8.2689 16.51139 V18 3831 .00 193.33 2.9819 11.22539 V19 3831 -37.44 1028.99 25.8661 35.91971 V20 3831 .00 94.67 .2592 2.67324 V21 3831 .00 100.93 3.2808 7.96187

V24 3831 .00 16121.4

4 78.656

5 626.0524

6

V25 3831 .00 676.93 32.9458 80.35540 有效的 N （列表

状态）

3765

数据三

模式识别-参考

认知第一次作业 刘春华学号：53 以汉字识别为例，说明模式识别的四个模型各自的主要观点，以及这些模型之间有何区别。 1、模板匹配模型 刺激的视网膜图像传递到大脑，并与大脑存储的各种模式直接比较。 长时记忆中存储了各种与过去生活中形成的外部模式相对应的袖珍副本（模板），内在模板与客观事物的刺激模式之间存在着一一对应的关系。模式识别是将刺激提供的信息与相应的模板进行匹配的过程，是一种自下而上的加工模型。精确匹配 优点：模板说可以在一定程度上解释人在知觉过程中如何进行模式识别，并在实现具有人工智能的机器模式识别中得到了实际运用。 缺点：模板说在解释人的模式识别方面仍然有许多缺陷。①按照该理论的假设，每一个有千变万化现象的同一个事物，记忆系统中都要储备与之一一对应的模板才能识别，需要在记忆中存储大量模板②这种理论对模式识别的解释比较刻板和生硬，缺乏人们在实际知觉中对模式识别的灵活性和变通性③没有明确阐释模板匹配的机制，尤其难以解释人们迅速识别一个新的、不熟悉模式的现象。 2、原型模型（Prototype Models） 一类相关的物体或模式抽象的、理想化的样例，允许微小的变化，不需要精确匹配。 记忆中储存的不是与刺激模式一一对应的模板，而是一类刺激模式的原型（有关某一类事物或刺激模式的概括性表征，反映一类客观事物所具有的共同基本特性）。模式识别是在记忆中找到与当前的刺激模式最相似的原型的过程，不需要严格匹配，只要存在相应的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到识别。 优点：原型匹配理论大大减少了模板的数量，不仅减轻了记忆负担，而且使模式识别的过程具有灵活性和变通性。这种识别过程基本与日常生活经验相符。 缺点：理论不够清晰直观；匹配过程只强调自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。 3、区别性特征模型（Distinctive-Features Models） 将模式的特征同存储在记忆中的特征相匹配，而不是将整个模式同模板或原型相匹配。刺激被看成是一些基本特征（如水平、垂直或斜线、曲线等）模式识别通过特征分析来完成。每一种刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一类别模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和对这些特征的分析在模式识别过程中起着关键性的作用。 人已有的知识经验中的客观事物，以各种基本特征的方式储存在记忆系统中，模式识别的过程首先是对刺激信息的特征加以分析，抽取有关特征并加以合并，再与长时记忆系统中已储存的各种相应的特征比较，一旦获得二者特征之间最佳匹配，刺激就被识别。

2018中国手机银行APP用户行为专题分析

中国手机银行APP用户行为专题分析2018 本产品保密并受到版权法保护 Confidential and Protected by Copyright Laws

分析定义及分析范畴 ●手机银行指利用移动通信网络及终端办理相关银行业务的简称。本文研究领域主要是指通过手机WAP和手机客户端办理的银行业务，不包括银行电话银行和银行短信通知等银行业务活动。 ●本分析内容主要包括手机银行发展背景、用户画像、用户竞争、发展趋势分析等，涉及企业为行业内的一些典型企业。 易观千帆A3算法升级说明 ●易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程： 1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的同时，避免“误杀”； 2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等； 3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整。 分析定义与分析范畴

CONTENTS 目录 手机银行APP发展背景 分析 手机银行APP用户画像分析手机银行APP发展趋势分析 01 0203 04 典型手机银行APP用户 竞争分析

PART 1 手机银行APP发展背景分析

零售银行收入占比上升零售转型显成效 ?近年来，零售银行业务逐渐成为银 行创收的重要引擎，商业银行纷纷进行零售转型，大力发展零售业务。?以平安银行为例，提出“科技引领零售转型”战略，全面推进智能化零售银行转型与升级。 ?2017年，平安银行零售业务营业收入占总营业收入的比例达44.1%， 该比例较2016年提升13.5个百分 点；零售业务净利润占总净利润比例达67.6%，说明平安银行零售业务转型效果显著。 41.3% 45.9% 47.9% 49.1%25.7%27.3%30.6%44.1%35.3%35.3%36.4%38.0% 20.2% 23.0% 26.1% 34.7% 15.0% 25.0% 35.0% 45.0% 55.0% 2014年 2015年 2016年 2017年 2014-2017年零售银行营业收入占总营业收入比例 招商银行 平安银行 建设银行 中信银行 数据说明：以上数据根据银行年报统计获得，易观整理。? Analysys 易观 https://www.wendangku.net/doc/c515104108.html,

2018年精准扶贫政策解读

精准扶贫政策解读 相关概念 （一）精准扶贫 精准扶贫是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。 （二）精准扶贫工作的对象 精准扶贫工作的对象包括贫困户、贫困村、贫困县和连片特困地区。 （三）精准扶贫工作目标 通过实施精准扶贫，到2020 年，贫困户稳定实现《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》提出的“两不愁、三保障”目标，确保现行标准下农村贫困人口实现脱贫。 （四）精准扶贫的工作原则 做到“五个坚持”，即坚持对象识别到村到户、坚持规划落实到村到户、坚持项目资金到村到户、坚持帮扶措施到村到户、坚持跟踪管理到村到户。 （五）脱贫攻坚“两不愁、三保障” “两不愁”是指农村贫困人口不愁吃、不愁穿，“三保障”是指其义务教育、基本医疗和住房安全有保障。 （六）精准扶贫“六个精准” 扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人<即第一书记>精准、脱贫成效精准。 （七）脱贫攻坚“五个一批” 通过扶持生产和就业发展一批、通过易地搬迁安置一批、通过生态保护脱贫一批、通过教育扶贫脱贫一批、通过低保政策兜底一批。 （八）十大脱贫工程

产业扶贫工程、就业扶贫工程、生态补偿扶贫工程、易地搬迁扶贫工程、村庄整治扶贫工程、危旧房改造扶贫工程、基础设施建设扶贫工程、最低生活保障扶贫工程、教育扶贫工程和健康扶贫工程。 （九）精准扶贫“两率一度” 识别精准率、退出准确率、群众满意度。 （十）贫困线标准 国家现行贫困标准按农民人均可支配收入计算，具体分年度标准：2014年为2800元/年；2015年为2968元/年；2016年为3146元/年；2017年为3335元/年；2018年为3535元/年；2019年为3747元/年；2020年为4000元/年。 精准管理 （十一）贫困户识别依据 以2013年农民人均纯收入2300元的国家农村扶贫标准和“两不愁、三保障”为识别标准，以户为单位，家庭总收入减去生产经营费用总支出除以家庭人口，在此标准下的农村家庭，识别为贫困户。贫困户识别以农户收入为基本依据，综合考虑住房、教育、健康等情况，通过农户申请、测算收入、民主评议、公示公告和逐级审核的方式，整户识别，贫困对象须经群众公认。 （十二）贫困户识别的程序 七步程序法：第一步，农户自愿申请；第二步，村委会核查收入及“两不愁、三保障”情况；第三步，将申请农户信息与公安、人社、住建、民政、残联、金

中国农村贫困家庭的识别_汪三贵

中国农村贫困家庭的识别* 汪三贵(中国人民大学农业与农村发展学院北京100872) 王姮(中国农业科学院农业经济与发展研究所北京100081) 王萍萍(国家统计局农村社会经济调查司北京100826) 内容提要本文利用国家统计局农村贫困监测数据和计量经济模型(OLS和Logistic 模型)来识别与农户贫困和家庭福利状况高度相关的预测指标。我们发现,无论是OLS模型还是Log istic模型,都可以准确预测50%以上的贫困家庭。Log istic模型在准确预测贫困家庭方面有更好的表现,在选择合适的概率切割点后,预测的准确率可以达到70%以上。 我们还发现,要准确预测极端贫困人口是十分困难的。在实践中,较高的贫困线有利于提高预测和瞄准的准确性。 关键词农村贫困贫困瞄准贫困识别 一、导言 作为世界上最大的发展中国家,中国拥有数目庞大的农村贫困人口。根据官方贫困线和住户收入数据估计,2004年末农村贫困人口数约为2600万人。根据更高的贫困线(接近1天1美元的标准),贫困人口数估计为7600万人(国家统计局,2004)。尽管通过近20年来的持续经济增长以及政府部门有针对性的扶贫投资,农村减贫效果显著,但为实施更为有效的贫困干预计划,主要挑战在于如何更准确地识别穷人。由于难以获得住户层面可靠的收入和支出信息,长久以来,中国一直依赖区域瞄准(县和村)实施贫困投资项目,导致严重的覆盖不完全和漏出问题(W ang,2005)。因而,中国亟需更为简单有效的贫困瞄准方法来识别贫困户。 为瞄准贫困家庭和个体,可以利用住户调查资料和现代计量经济分析方法来建立贫困识别模型(W ard et a.l,2002)。本文讨论了该方法并试图建立中国贫困识别的模拟模型。该模拟的主要目的是在住户层面估计贫困的关联因素。为了提高实践中的可操作性,在模型中使用的预测变量都是那些容易收集的非收入和支出指标。 二、数据和方法 (一)数据

手机用户精准识别模型

2012年“深圳杯”全国大学生数学建模夏令营 B题：手机用户精准识别 随着移动通信、互联网业务的迅速发展，手机已经从生活奢侈品变成了生活日用品，是人们日常生活中不可缺少的一部分。人们随时随地使用手机打电话、发短信、上网，而用户的这些行为以及其个人基本信息均在运营商中有所记录。 附件的三张表是某城市(以下称为本城市或该城市)某运营商(以下称为本运营商或本网)的手机公众用户数据，其中： ●用户资料表：本城市本运营商2012年2月时在网的所有手机公众用户的个 人基本信息、终端信息、套餐情况、费用情况等数据； ●通话清单表：记录了上述手机号码在2月份每天的通话情况，包括主叫、被 叫以及市话、长途和漫游通话； ●短信清单表：记录了上述手机号码在2月份每天的短信发送和接收情况。 为了便于针对不同用户推出合适的产品和服务，我们需要精准地识别用户类型。请结合以上三张表，从下述四个课题中选择一个进行精准识别。 一、异网高端识别 与本网高端手机用户相同，异网高端手机用户在消费力度，通话量、以及手机交往圈（与之有通信行为的所有手机用户构成其手机交往圈）大小等方面均远高于整体平均水平。高端用户往往更关注信号强度和通话质量，追求个性化服务。他们往往是企业的骨干、是家庭的核心，对电信业务发展有着重要意义，其手机交往圈中多数也是高端手机用户，相互之间产生重要影响。 请根据附件数据完成以下任务： 1、研究本网手机用户行为特征，给出本网高端手机用户的判别准则以及营销优 先级。 2、估算异网手机用户的月均消费金额，研究异网手机用户行为特征，并给出异 网高端手机用户判别准则以及营销优先级。 3、评估本网、异网高端手机用户的判别准则是否合理以及异网手机用户月均消 费金额的估算是否准确，有哪些需要改进的地方，改进方法是什么，还需要什么信息？

什么是模式识别

什么是模式识别 1 模式识别的概念 模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。 模式识别－－对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。 统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。 人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。 句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。 在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向 模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特

零售关联关系图谱在反欺诈场景中的应用

Modern Management 现代管理, 2019, 9(5), 672-676 Published Online October 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/c515104108.html,/journal/mm https://https://www.wendangku.net/doc/c515104108.html,/10.12677/mm.2019.95082 Application of Retail Linkage Map in Anti-Fraud Scenario Xiaoyan Zhang1,2, Hui Qiao3 1Postdoctoral Mobile Station of Applied Economics, Nanjing University, Nanjing Jiangsu 2Post-Doctoral Scientific Research Workstation, Bank of Jiangsu, Nanjing Jiangsu 3Risk Management Department, Bank of Jiangsu, Nanjing Jiangsu Received: Sep. 30th, 2019; accepted: Oct. 17th, 2019; published: Oct. 24th, 2019 Abstract With the development of Internet in financial industry, new means of financial crime and fraud emerge endlessly, and have evolved from individual fraud in the past to large-scale organized gang fraud. Compared with individual fraud, gang fraud will not only cause huge economic and credit losses to financial institutions, but also make financial institutions face severe punishment from the regulatory authorities. Retail Linkage Map is an innovative technology that integrates big data, graph mining and artificial intelligence to realize prevention and control of group fraud risk in retail business scenarios. To a certain extent, it can improve the efficiency of big data utilization, enrich anti-fraud modeling methods, and improve the effect of supervised learning model. It can be applied to the anti-fraud of online loan application groups, the excavation of abnormal groups after lending funds, the recognition of credit card maintenance cash, the identification of wool groups in marketing activities and the identification of money laundering groups. Keywords Linkage Map, Retail Business, Gang Fraud 零售关联关系图谱在反欺诈场景中的应用 张晓艳1,2，乔辉3 1南京大学应用经济学博士后流动站，江苏南京 2江苏银行股份有限公司博士后科研工作站，江苏南京 3江苏银行股份有限公司风险管理部，江苏南京 收稿日期：2019年9月30日；录用日期：2019年10月17日；发布日期：2019年10月24日

银行授信客户隐性关联识别方法参考

附件五 银行授信客户隐性关联识别方法参考 隐性关联是企业之间一种表面上不显露关联关系而实际上隐含有投资关系或在经营决策、资金调度或生产活动上存在控制或影响关系的关联方式。隐性关联风险已日益成为银行业金融机构信贷资产安全的主要隐患之一，值得高度关注。 识别隐性关联虽然很难，但仍有一定规律性。现初步形成“四关联法”，即投资关联、人事关联、融资关联、交易关联，供参考。 一、投资关联“四厘清”。从资本联系入手，查询政府及有关部门的企业信息平台，审核企业会计科目数据和明细账，并对相关情况进行核对分析，摸清企业资本纽带关系。具体做到“四厘清”： 一是厘清股权结构。通过“信用浙江”、“红盾网”等信息平台和工商行政管理部门查询企业注册资本、股东（出资人）及股权结构（出资比例）情况。在全面了解企业资本构成的基础上，对股东的注册资本、股权结构及股东投资情况作进一步的延伸查询，厘清企业与股东、企业与股东的股东、股东与股东之间的资本联系，判断企业是否存在迂回投资、交叉持股、受同一股东控制等隐性关联情况。 二是厘清资本变动。利用上市公司公告、股东名册、董事会会议记录、企业变更登记申请书，了解企业注册资本变

更、股东及股权结构调整情况。重点对近几年企业的注册资本变更、股东及股权结构调整情况进行梳理，分析企业注册资本、股东和股权结构变动原因。若发现企业连续增资与生产经营或发展不相匹配、股东及股权频繁变动、发生不合理股权转让且没有合理解释的，则企业有可能运用资本运作实施控制或影响。 三是厘清对外投资。查阅企业投资明细账，了解企业对外投资及收益情况，重点关注企业长期投资行为。根据企业出资、占比和投资收益情况，分析投资动机和效果。如果发现项目投资收益占企业利润总额比重过高，营业外收支净额占企业利润总额比例过大；或存在投资企业经营内容相近或一致、跨行业投资和小额参股等不符合一般商业原则的投资行为，应进一步查清原因。 四是厘清其他投资。一些企业出于种种考虑，常常以“预付款”、“其他应收款”科目对占用款进行挂账处理方式，掩盖对外投资。可通过查看审计报告上述科目的后附注解，若发现有大量长期挂账款项，或者款项数额与企业实际生产经营情况不相符，或者有规律地在特定日期收到疑似股息小额资金的，则企业有可能将长期投资计入上述科目掩盖真实投资信息，应高度关注两者之间的隐性关联性。 二、人事关联“四询问”。除通过新闻报道或政府公开信息获取企业实际控制人信息或关联信息外，充分运用访谈、实地调查等方式，了解董事、监事和高层管理人员的经历和家庭关系及与上下游企业主的关系。具体做到“四询问”：

1《河南省扶贫对象精准识别及管理办法》

河南省扶贫对象精准识别及管理办法 根据《国务院扶贫办关于印发<扶贫开发建档立卡工作方案>的通知》（国开办发〔2014〕 24号）要求，结合我省实际，制定本办法。 一、识别原则 ——坚持标准。严格坚持国家扶贫对象识别标准。 ——综合考量。综合考量扶贫对象的生活现状、家庭财产、致贫原因。 ——民主评议。坚持实行“四议两公开”工作法。 ——群众认可。坚持群众路线，尊重群众意愿，识别结果经得起群众的检验。 二、识别标准 （一）严格执行农民人均纯收入标准 扶贫对象识别严格执行国家标准，即农民人均纯收入以上年度的国家农村扶贫标准为基本依据，对符合条件的农户整户识别。农民人均纯收入由年家庭各类收入总和扣除生产经营性支出后，除以家庭常住人口数计算得出（详见附件1）。 （二）统筹考虑“两不愁三保障”因素 1.不愁吃。口粮不愁，主食细粮有保障。

2.不愁穿。年有换季衣服，经常有换洗衣服。 3.义务教育。农户家庭中有子女上学负担较重，虽然人均纯收入达到识别标准，但也要统筹考虑纳入扶贫对象。 4.基本医疗。农户家庭成员因患大病（详见附件2）或长期慢性病，影响家庭成员正常生产生活，需要经常住院治疗或长期用药治疗，刚性支出较大，虽然人均纯收入达到识别标准，但也要统筹考虑纳入扶贫对象。 5.住房安全。农户居住用房是C、D级危险房屋的，虽然人均纯收入达到识别标准，也要统筹考虑纳入扶贫对象。 三、识别方法 坚持“公开、公正、透明”原则，推行“一进二看三算四比五议六定”工作法。即一进：包村干部、村级组织和驻村工作队（第一书记）对全村农户逐家进户调查走访，摸清底数。二看：看房子、家具等基本生活设施状况。拥有家用轿车、大型农机具、高档家电的，不得识别或慎重识别。三算：按照标准逐户测算收入和支出，算出人均纯收入数，算支出大帐，找致贫原因，对贫富情况有本明白账。四比：和全村左邻右舍比较生活质量。家庭成员有财政供养人员、有担任村干部的，家庭成员作为法人或股东在工商部门注册有企业的，在城镇拥有门市房、商品房的，不得识别或慎重识别。五议：对照标准，综合考量，逐户评议。拟正式推荐为扶贫对象的，必须获得绝大多数村民认可，必须向村民公示、公告。六定：正式确定为

企业授信客户隐性关联关系识别方法

附件1： 银行授信客户隐性关联识别方法参考 隐性关联是企业之间一种表面上不显露关联关系而实际上隐含有投资关系或在经营决策、资金调度或生产活动上存在控制或影响关系的关联方式。隐性关联风险已日益成为银行业金融机构信贷资产安全的主要隐患之一，值得高度关注。 识别隐性关联虽然很难，但仍有一定规律性。现初步形成“四关联法”，即投资关联、人事关联、融资关联、交易关联，供参考。 一、投资关联“四厘清”。从资本联系入手，查询政府及有关部门的企业信息平台，审核企业会计科目数据和明细账，并对相关情况进行核对分析，摸清企业资本纽带关系。具体做到“四厘清”： 一是厘清股权结构。通过“信用浙江”、“红盾网”等信息平台和工商行政管理部门查询企业注册资本、股东（出资人）及股权结构（出资比例）情况。在全面了解企业资本构成的基础上，对股东的注册资本、股权结构及股东投资情况作进一步的延伸查询，厘清企业与股东、企业与股东的股东、股东与股东之间的资本联系，判断企业是否存在迂回投资、交叉持股、受同一股东控制等隐性关联情况。 二是厘清资本变动。利用上市公司公告、股东名册、董事会会议记录、企业变更登记申请书，了解企业注册资本变更、股东及股权结构调整情况。重点对近几年企业的注册资本变更、股东

及股权结构调整情况进行梳理，分析企业注册资本、股东和股权结构变动原因。若发现企业连续增资与生产经营或发展不相匹配、股东及股权频繁变动、发生不合理股权转让且没有合理解释的，则企业有可能运用资本运作实施控制或影响。 三是厘清对外投资。查阅企业投资明细账，了解企业对外投资及收益情况，重点关注企业长期投资行为。根据企业出资、占比和投资收益情况，分析投资动机和效果。如果发现项目投资收益占企业利润总额比重过高，营业外收支净额占企业利润总额比例过大；或存在投资企业经营内容相近或一致、跨行业投资和小额参股等不符合一般商业原则的投资行为，应进一步查清原因。 四是厘清其他投资。一些企业出于种种考虑，常常以“预付款”、“其他应收款”科目对占用款进行挂账处理方式，掩盖对外投资。可通过查看审计报告上述科目的后附注解，若发现有大量长期挂账款项，或者款项数额与企业实际生产经营情况不相符，或者有规律地在特定日期收到疑似股息小额资金的，则企业有可能将长期投资计入上述科目掩盖真实投资信息，应高度关注两者之间的隐性关联性。 二、人事关联“四询问”。除通过新闻报道或政府公开信息获取企业实际控制人信息或关联信息外，充分运用访谈、实地调查等方式，了解董事、监事和高层管理人员的经历和家庭关系及与上下游企业主的关系。具体做到“四询问”： 一是询问法定代表人。部分企业实际控制人与名义持股人私下签订委托持股协议，实际控制人不直接体现股权控制关系，也不在企业中任职。通过实地走访，与法定代表人访谈，了解其从

2021年中国手机实名制用户调查报告

中国手机实名制用户调查报告 手机实名制是时代发展的必然结果，下面为大家带来了中国手机实名制用户，欢迎大家阅读，希望能够帮助到大家。 按照 ___要求，电信运营商在通过各类实体营销渠道销售手机卡时，将要求用户出示本人 ___，并当场在第二代 ___读卡器上进行验证，未实名的老用户也会被要求补办实名登记。 上个月，运营商各大营业厅每天都排长队办理实名制登记，那么到今天还有多少没有实名制登记的手机号呢?经 ___信息统计调查显示，中国手机用户接近13亿户，手机号实名制登记的用户已达到90%，有10%的用户仍没有进行实名制登记。虽然已经达到 ___要求年底前用户实名率达90%的任务，但剩下的10%仍有1.3亿用户。 经联合问卷网的调查显示，81%的人表示支持实行手机实名制，说明实名制的新规出台众望所归。只有10%和9%的人表示不关心和没必要，之所以会有近20%的人并不明确支持实行手机实名制，是因为当前制度下实行手机实名制的仍然存有隐患。 手机实名制的推行必须要让公民的个人信息安全得到保障，由于我国缺少《隐私权保护法》或《个人信息保护法》这样保障信息安全的法规，因此很多第三方代理商将在业务办理期间收集到的公民的

个人信息，拿到市场上贩卖获利。在遍地开花的代理商处购买手机卡时，用户的个人信息基本上难以得到保密。因此要解决实名制的隐患问题，需要 ___加强个人信息的安全的建设，以及运营商对信息的加强管理和技术提升。 在手机实名制的意义调查中可以看出来，60%的人认为可以有效遏制诈骗信息和垃圾信息的骚扰，能看出防止信息骚扰是大家迫切需要的。另外有22%的人支持搭建用户信用体系，随着互联网大数据时代的到来，信用体系的建设成为社会关注的焦点，手机号的真实性对于招聘、租赁、房产、二手、兼职这类信息服务网站来说非常重要，手机实名制将使网站更准确的掌握用户信息，更精准的为用户提供服务。 另外还有18%的人认为可以提高手机支付等金融环境的安全性，互联网金融已经渗透到生活中每个地方，手机支付方便了人们的购物途径，但其安全问题是手机支付面临的最大难题。实行手机实名制之后，解决了用户身份信息的真实性问题，对于电子商务交易过程中出现的各种问题都可以定位到人，这将有效推动手机支付业的发展。 从调查结果可以看出，有58%的人认为可以起到遏制作用，但有42%的人认为无法遏制诈骗犯罪。速途网分析团队认为，手机实名制会对网络电话诈骗有一定的遏制作用，但不会从根本上 ___消灭诈

精准识别-精准退出

精准识别-精准退出

精准识别精准退出 一、精准识别 （一）贫困村的识别 贫困村建档立卡按照“一高一低一无”的标准进行。即行政村贫困发生率比全市贫困发生率高一倍以上，行政村2013年全村农民人均纯收入低于全市平均水平60%，行政村无集体经济收入。按照国家统一的识别，灵武市建档立卡的贫困村规模为14个。 2018脱贫销号11村。其中，郝家桥镇狼皮子梁村、漫水塘村、新民村、团结村、兴旺村、永清村6个村，白土岗乡海子井村1个村，马家滩镇大羊其村、马家滩村、西三村、杨家圈湾村4个村。 2019年脱贫销号3村。其中，郝家桥镇泾灵南、北村2个村，白土岗乡泾兴村1个村。 （二）贫困户的识别 贫困户识别标准和程序： 建档立卡对象是指扶贫工作区域常住户籍的农村人口中家庭年人均纯收入低于认定标准（农民人均收入2300元，2013年不变价）的低收入家庭。采取倒排队的识别方式，按照“五看十步法”的标准和程序进行识别。 “十步法”：户申请、组评议、村初评、一比对、乡复

农户，由现居住地县（区）负责与原户籍地进行信息核实，并进行建档立卡。 对上述“档外”贫困人口，要严格按照建档立卡贫困户识别标准和程序进行核实补录，严守政策红线，确保不漏一户，不落一人。 二、精准退出 （一）贫困村退出标准和程序 贫困村脱贫标准 贫困发生率下降至3%以内，达到“五通八有”目标即可退出。 五通：通路（行政村通沥青、水泥路，自然村道基本实现硬化或砂砾化）、通水（自来水入户问题基本解决，缺水地区在干旱季节能到就近的人饮工程点取水)、通信息（行政村通宽带，自然村通信信号全覆盖）、通广播电视（自然村广播电视全覆盖，实现广播电视户户通）、通客车（行政村通客车）。 八有：有增收的支柱产业（按照宜种则种、宜养则养的原则，贫困村有1-2项增收产业项目，户均有“5·30”养殖和特色种植产业项目）、有经济合作组织（有1-2个能带动和帮助贫困户发展生产的经济合作组织）、有综合服务网点（有为农户提供种植养殖技术、良种良育服务的农技或畜牧服务点、有从事零售业务的超市、便利店和经销农资的商

人工智能 多种模式识别的调研报告

郑州科技学院 本科毕业设计（论文） 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月

摘要 信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力

引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别 什么是模式和模式识别？ 模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

精准扶贫对象识别办法

精准扶贫对象识别办法 【篇一：1《河南省扶贫对象精准识别及管理办法》】河南省扶贫对象精准识别及管理办法 根据《国务院扶贫办关于印发扶贫开发建档立卡工作方案的通知》（国开办发〔2014〕 24号）要求，结合我省实际，制定本办法。一、识别原则 ——坚持标准。严格坚持国家扶贫对象识别标准。——综合考量。综合考量扶贫对象的生活现状、家庭财产、致贫原因。 ——民主评议。坚持实行“四议两公开”工作法。——群众认可。坚持群众路线，尊重群众意愿，识别结果经得起群众的检验。 二、识别标准 （一）严格执行农民人均纯收入标准 扶贫对象识别严格执行国家标准，即农民人均纯收入以上年度的国家农村扶贫标准为基本依据，对符合条件的农户整户识别。农民人均纯收入由年家庭各类收入总和扣除生产经营性支出后，除以家庭常住人口数计算得出（详见附件1）。 （二）统筹考虑“两不愁三保障”因素 1.不愁吃。口粮不愁，主食细粮有保障。 2.不愁穿。年有换季衣服，经常有换洗衣服。 3.义务教育。农户家庭中有子女上学负担较重，虽然人均纯收入达到识别标准，但也要统筹考虑纳入扶贫对象。 4.基本医疗。农户家庭成员因患大病（详见附件2）或长期慢性病，影响家庭成员正常生产生活，需要经常住院治疗或长期用药治疗，刚性支出较大，虽然人均纯收入达到识别标准，但也要统筹考虑纳入扶贫对象。 5.住房安全。农户居住用房是c、d级危险房屋的，虽然人均纯收入达到识别标准，也要统筹考虑纳入扶贫对象。 三、识别方法 扶贫对象的，由村“两委”推荐确定，乡（镇）党委政府核定。 四、识别程序 第一步：初选对象。在农户本人申请的基础上，对拟推荐的扶贫对象，按照党支部会提议、村“两委”会商议、党员大会审议、村民代表会议或村民会议决议的程序，形成初选名单，由村委会和驻村工作队核实后进行第一次公示，时间不少于7天（下同）。

准确定位用户的奥秘-Huawei

13 Jonathan Hopkinson 华为CEM 服务首席顾问 即 便现代的客户体验管理方案非常完善，但运营商在为每个终端用户设计、提 供和保证最优用户体验上仍困难重重。“万能”的用户体验提供方案往往轻则效率低下、更多时候则有害无益。运营商们应该思考：业务的目标用户有哪些？他们有何需求和期待？该如何满足客户需求？ 本文将分享华为客户体验转型创新中心（CETC ）近期开展的一些用户调查，能够为上 述问题提供一般情况下的解答。这些解答发人深省，调查结果显示，每个用户群都有不同的优先 考虑因素，某些用户群相对而言更值得争取。 关键用户群 CETC 在成熟的手机市场中抽样调查了3000多名受访者并进行分析，结果显示，按使用移动设备的主要动机不同，可分为6类用户群。

14 专家论坛 通过CETC 专家和SmartCare 客户体验管理解决方案，可以帮助运营商分析其用户市场，甄别影响其业务成功的关键用户群，吸引和留住重要用户，创造更多商业价值。 济的价格获得一流的服务。 家庭联络型用户（FF ）：此类用户主要用手机与其他家庭成员保持联系，关注的是服务的覆盖范围，尤其是整个家庭的使用情况。 娱乐型用户（E ）：此类用户主要用手机来看视频或玩游戏，追求高速的数据传输，往往是新业务的早期用户。他们多为年轻人，但可支配收入有限。 社交型用户（S ）：此类用户主要用手机访 问社交网站，对数据的可靠性和应用程序的性能要求较高。 重度用户（HU ）：此类用户在视频和应用上消耗大量数据流量，追求高速的数据传输和大 流量包。 如何定位目标用户？ 或许在运营策略中，运营商已经基于独特的竞争环境和特定的业务目标定位了目标用户群， 但如何才能确定该定位的准确性？让我们先来看一下通常情况下最理想的用户群有哪些？ 图1对此提供了一些指导，对每个用户群的客户生命周期价值（CLV ）及其对网络服务的净推荐值（NPS ）进行了比较，事实上表明了不同 用户群对于运营商的价值，包含用户为运营商带来的直接收入和他们将该网络服务推荐给他人的可能性。图中圆圈的大小代表每个用户群的相对规模，而CLV 是根据英国的消费水平进行标准化的。 尽管电信行业NPS 普遍较低，但很显然，某些用户群向他人推荐其服务提供商的可能性更大。而不同用户群之间的CLV 差异也十分显著。根据这些标准，该图的右上角是最佳区域。比如，社交型手机用户的平均营收贡献值（ARPU ）高，用户流失率较低，从而其CLV 高，并且NPS 也相对较高；相比之下，追求高性价比的用户CLV 则低很多，也不太可能将服务推荐给其他用户。 除了社交型用户，事务主导型手机用户的潜在价值也较高，虽然此类用户往往要求苛刻，但其CLV 相当高；此外，重度手机用户也应引起关注，因为其向他人推荐网络服务的可能性最高，并且CLV 也相对较高。 吸引最具价值的用户 基于上述例子，图2显示了吸引重度用户、社交型用户和事务主导型用户更换服务提供商的重要因素。 有意思的是，最具价值的3大用户群都没有 图1 -30 N e t w o r k N P S -25-20-15-10-50

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

精准识别“查漏补缺”工作总结2020

精准识别“查漏补缺”工作总结2020 为切实提高贫困户人口识别和退出的精准度，增强脱贫攻效果，根据《XX省扶贫和移民办公室综合处关于认真开展精准识别查漏补缺工作的通知》文件要求和市扶贫办的工作部署，我县从三月份开始，认真组织开展了精准识别查漏补缺工作。现将有关情况总结如下： 一、工作开展情况 1、精准识别查漏补缺情况。按照省五类、市六类人群识别的相关标准，通过规范的流程和方法，找出真正的贫困户并了解贫困状况，分析致贫原因，摸清帮扶需求，建档立卡回头看贫困人口识别再精准。确保经各乡核查，我县拟新增贫困户61户152人，贫困人口新增补录 33人，返贫、回退0户0人。贫困人口退出再核实。对已脱贫户进行全面核实，全县1461户4798人贫困户达到稳定脱贫标准。 2、全国扶系信息统数据清洗工作情况。按照省、市统一安排，我县继续扎实开展国扶系统数据清洗工作。此次数据清洗工作重点是规范已脱贫和截至目前未脱贫人口信息，整理、核查校验大数据管理平台扶贫对象基础信息逻辑关系。确保每个脱贫户家庭不存在辍学人口、住危房、收入不达标和饮水不安全等关键性指标;针对省、市扶贫办提供的问题数据清单，将核查出的真实数据迅速反馈给乡扶贫办，依次进行纠错清理。由县扶贫办指导乡扶贫站对扶贫系统内出现的问题进行逐户逐人核查核对。 通过此次数据清洗，全县各乡贫困户的基础数据更加真实，为以

后的精准脱贫提供了有效的数据支撑，同时也为今后脱贫攻坚工作成效考核提供了重要依据。 3、规范档案管理情况。对在省市考核、督查发现的各地存在的脱贫户表格不齐问题，我县要求各地对贫困户信息采取表进行排查，并要求更新归档，形成完整的的信息档案，确保全面完整反映贫困户各方面基本情况。 二、主要做法 1、极端重视，统筹行动。这次精准识别查漏补缺工作的工作涉及范围广，任务重，我县上下各级高度重视，3月9日，县委副书记刘颖豪同志主持召开了全县建档立卡回头看工作布置会，各乡党委副书记、扶贫专干参加，刘颖豪书记指出了全县精准识别存在的问题，提出了工作要求，即做到三个集中、三个明确。会后，全县各乡也迅速行动，纷纷召开了村级书记会议布置落实精准识别建档立卡查漏补缺工作。将压力层层传导，将责任步步落实。根据县主要领导指示，我县四套班子领导也深入基层，纷纷走访调研精准识别查漏补缺工作，指导督导各地将工作落到实处。 2、精准识别，应纳尽纳。各乡镇在开展基层选举的同时，积极推进精准识别回头看，做到常态识别，季度审批，年度录入，确保不漏一户、不落一人。目前各乡镇新识别贫困户61户，185人。各乡镇按照应纳尽纳、应扶尽扶的要求，认真组织开展贫困人口查漏补缺工作，重点突出县七类人群识别：对居住危房的农户;因婚嫁、上学、户籍迁移的农户;返贫和新发生贫困的农户;对未纳入的低保、五保、