基于移动agent的企业信用评估系统的设计与实现.doc

基于移动Agent的企业信用评估系统的设计与实现余鹤龄(江西省科学器材公司,江西南昌330046)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。本文在信用评估的理论基础上,提出了基于人工神经网络的企业信用评估模型,采用移动Agent技术设计开发了企业信用评估系统,解决了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。关键词:信用评估,神经网络,移动Agent中图分类号:TP3文献标识码:A一、引言 信用评估是社会信用体系的重要内容和基础[1]。当前国内一些组织和单位为了防范信用风险,建立各自的信用评估系统,从组织本身的性质和自身关注的角度出发,来对自己的客户进行信用评估。各信用评估系统之间是相互独立的、不共享的,形成了“信息孤岛”,从而造成难以对企业的信用进行全面的信用分析和评估的局面。除此之外,这些部门又做着大量的重复工作,严重浪费人力、物力等资源。论文从这个角度出发,利用先进的信息技术,建立基于移动智能体(Agent)的企业信用评估系统,移动Agent在所涉及到的管理部门中,实时收集和处理相关的企业信用信息。将采集到的动态变化的各种企业信息,通过综合集成的信用评估模型,进行集中分析和评估。打破管理部门间和企业间长期形成的“信息孤岛”,整合一切信用资源,实现企业信用数据的一致性描述和信息共享,对企业做出准确的信用评估,从而高效、客观、公正地对企业进行信用评级和规范化管理。二、基于BP神经网络模型的企业信用评估模型 近年来,神经网络技术在模式识别、分类、预测等方面已展示了其非凡的优越性,特别是能处理任意类型的数据,是许多传统方法所无法比拟的。人工神经网络是由大量简单的基本单元——神经元相互连接而成的自适应非线性动态系统。它反映了人脑功能的若干基本特性,但并非生物系统的逼真描述,只是某种模仿、简化和抽象。人工神经网络通过不断学****能够从未知模式的大量复杂数据中发现其规律。其中BP神经网络为目前最为成熟、算法最为稳定,同时应用最为广泛的一种神经网络模型[2]。 对于评估指标的选取,论文主要从企业的经营和财务入手,根据企业披露的信息,从企业的盈利能力、偿债能力、企业成长性、运营改善效果等四个方面提取19个指标,。、X2……X19,通过不同的计算方法,得到综合指标得分:盈利能力得分:X20=+++:X21=成长性得分:X22=营运改善得分:X23=最后综合得分为:X24=+++(各权重由主成分分析得到)。三、企业信用协同评估系统(一)、系统分析 对企业进行信用评估,整合影响信用评估的数据信息是关键。各个监督管理部门从不同的角度掌握企业的信用信息。比如工商部门拥有企业的注