[发明专利]基于群智能算法的投影寻踪分类建模软件及实现在审
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【权利要求书】：
1.基于群智能算法的投影寻踪分类建模软件，其特征在于，包括： 样本数据模块，用于对样本数据进行采集； 归一化方法模块，与所述样本数据模块相连接，用于对采集到的样本数据进行预处理； PPC建模模块，与所述归一化方法模块相连接，用经过预处理的样本数据建立PPC模型；全局最优解模块，与所述PPC建模模块相连接，设定合理的R值，通过群智能最优化算法进行求得全局最优解，并且根据是否求得真正全局最优解的准则判断最优化过程求得的全局最优解是否正确，从而求得最优投影向量和样本投影值。 2.根据权利要求1所述的基于群智能算法的投影寻踪分类建模软件，其特征在于，所述归一化方法模块，还包括：极差归一法模块、最大值归一法模块、零均值归一法模块。 3.根据权利要求1所述的基于群智能算法的投影寻踪分类建模软件，其特征在于，所述全局最优解模块，还包括：粒子群算法模块、多智能体遗传算法模块、混沌蜂群算法模块。 4.基于群智能算法的投影寻踪分类建模软件的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：样本数据归一化预处理； 首先通过所述样本数据采集模块采集样本数据，由于样本数据各指标之间的单位、评价标准、数值大小的变化范围等均存在较大的差异，为了尽可能保留原始样本数据中评价指标值之间的相对变化信息和规律，必须对原始样本数据进行预处理，通过归一化方法模块提供了三种不同的归一化方法对原始样本数据进行预处理，求出正向指标和逆向指标，具体方法为： ①采用极差归一法，求出正向指标和逆向指标值，具体为： 正向指标：逆向指标：②采用最大值归一法，求出正向指标和逆向指标值，具体为： 正向指标：逆向指标：③采用零均值归一法，求出正向指标和逆向指标值，具体为 正向指标：逆向指标：其中，三种不同归一化方法中，xi,j、均分别为第i个样本的第j个正向指标值、逆向指标值和指标值；均分别为第j个指标的最大值和最小值；均为第j个指标的均值，均为第j个指标的标准差； 步骤二：通过PPC建模模块建立PPC模型的目标函数Q(b)，并且通过求解目标函数Q(b)的最大值，进一步地得到最优投影向量系数或者称为权重的bj； 首先，令为p维投影向量，bj为第j个指标的投影向量系数或者称为权重，则第i个样本的投影值为根据PPC建模要求所有样本投影点整体上尽可能分散和局部尽可能密集的基本思想，得出PPC模型的目标函数Q(b)为样本投影点的标准差Sy和局部密度Dy的乘积，通过求解目标函数Q(b)的最大值，进一步地得到最优投影向量系数或者称为权重的bj，即：Q(b)＝max(Sy*Dy)， 约束条件：-1≤bj≤1， 其中，样本投影点的标准差n为样本个数，为y(i)的均值；局部密度样本i和k之间的距离ri,k＝|y(i)-y(k)|,R为局部密度窗口半径，符号函数f(R-ri,k)为单位阶跃函数，当R-ri,k≥0时，f(R-ri,k)＝1，否则，f(R-ri,k)＝0； 步骤三：根据所述步骤二中对PPC模型的目标函数Q(b)最大值的求解，或称为目标函数 的最优化，提出了一种更加合理、准确的R值的取值范围，具体为； rmax5≤R≤rmax/3, 其中，R为窗口半径，rmax为所有样本之间的最大距离； 步骤四：通过所述全局最优解模块和所述步骤三中定义的R值的取值范围，应用群智能最优化算法求解PPC模型的目标函数Q(b)，进一步地求得全局最优解Pg； 提出三种不同群智能最优化算法，包括：粒子群算法、多智能体遗传算法和混沌蜂群算法，分别对PPC模型目标函数进行求解，以确保建立的PPC模型的正确性，具体算法如下： ①粒子群算法，速度和位置的具体公式为： 约束条件：s.t.-Vmax＜Vd(t+1)＜Vmax, 其中，c1表示自学习系数，为常数，具体值为c1＝2，c2表示社会学习系数，为常数，具体值为c2＝2；rand1和rand2为[0,1]的随机数；ω表示惯性系数，从最大值ωmax线性减小到最小值ωmin，计算公式为本算法中ωmax=0.9，ωmin=0.4，迭代步数t＝1,2,...,N，N为最大迭代步数，Vmax表示粒子移动的最大速度，本算法中Vmax＝0.5，Vd(t)表示第d个粒子在迭代步数为t时的移动速度，Xd(t)表示第d个粒子在迭代步数为t时的位置，d＝1,2,...,M，M为种群规模，Pd表示第d个粒子经历的最优位置，Pg表示群体中最好粒子经历的最优位置，根据约束条件删选出全局最优解；当t超过了最大迭代步数N时，则停止计算； ②多智能体遗传算法，具体步骤为： 1.初始化大小每个智能体Ld,e＝(X1,X2,...,Xp)，都为p维单位向量，智能体Ld,e的每一个分量的取值在[-1,1]上，即-1≤Xj≤1,j＝1～p，其中，表示初始智能体大小，L0表示初始状态智能体网格； 2.对Lt中的每个智能体执行领域竞争算子计算，求出Lt+1/3； 其中，Lt表示第t代智能体网格，Lt+1/3是Lt和Lt+1间的中间代智能体网格,t表示迭代步数； 3.对Lt+1/3中的每个智能体进行计算，若U(0,1)＜Pc，则将领域正交交叉算子作用在每 个智能体上，求出Lt+2/3； 其中，Lt+2/3是Lt和Lt+1间的中间代智能体网格，U(0,1)表示相对搜索半径，Pc是预先设定的参数，用于控制领域内正交交叉算子的执行，本算法中U(0,1)为[0,1]的随机数，Pc=0.1； 4.对Lt+2/3中的每个智能体进行计算，若U(0,1)＜Pm，则将变异算子作用在每个智能体上，求出Lt+1； 其中，Pm是预先设定的参数，用于控制领域内变异算子的执行，本算法中Pm=0.1； 5.如果迭代步数t超过了最大迭代步数N，则停止计算，并输出Pg，否则令t+1→t并重复所述步骤二至四的计算，重新求出Lt+1/3，Lt+2/3和Lt+1； 其中，Pg是智能体网格L0，L1，……，Lt中的最优智能体，即PPC模型目标函数的全局最优解； ③混沌蜂群算法，将每个食物源Xd(d＝1,2,...,M)的位置代表PPC模型目标函数的一个可能解，即投影向量，进一步地求出最大适度值Fg所对应的食物源，即PPC模型目标函数的全局最优解，具体步骤如下： 1.用混沌算法求出M个初始食物源，每个食物源Xd(d＝1,2,...,M)是一个p维向量； 2.观察蜂选择食物源，进而计算出观察蜂选择食物源的概率qd，具体公式为： 其中，Fd表示第d个解的适应度，Fe表示第e个解的适应度； 3.采蜜蜂和观察蜂对记忆中原始解邻域进行搜索，具体公式为：
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高智&让创新无法想象1900万件&专利数据综合评价中指标标准化方法研究--《2004年中国管理科学学术会议论文集》2004年
综合评价中指标标准化方法研究
【摘要】：目前,可用指标标准化的方法很多,而每种方法各有优缺点。而这些方法的缺点势必会对分析结果产生影响,因而必须对此进行改进。本文通过对几种常用的指标标准化方法进行对比分析,提出一种较为合理的指标标准化方法——改进的归一化法,旨在扬长避短。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：C936【正文快照】：
引言 在现实中,当对具有多属性指标的对象进行评价时,为了消除不同指标间量纲的差异,往往需要对评价对象的指标值作标准化处理。将不同量纲的指标,通过适当的变换,化为无量纲的标准化指标,称为指标的标准化〔’〕。 一般而言,指标的特性依评价的目标取向可分为三类:指标值“越
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京公网安备75号2011年中国财产险公司盈利能力分析
日 09:14来源：
中央财经大学中国精算研究院于2010年8月成立了“保险公司竞争力评价研究”课题组。
课题组在2011年研究的基础上，今年对于评价指标进行了修改、补充和完善。保险公司竞争力评价研究的数据主要来源于各个保险公司的年度信息披露报告，少部分指标来源于历年的中国保险年鉴和、保险学会、保险行业协会以及各公司自己的网站信息，即所有数据都来源于公开渠道。
截至2011年底，全国共有财产险公司60家，其中，中资公司39家，外资公司21家。
由于新成立的公司其各项经营还没有进入一个稳定发展的情况，对其进行竞争力评价还为时尚早；此外，一些公司没有进行信息披露或者披露数据不完整，共对46家财产险公司的竞争力进行了分析评价。
表1：盈利能力排名前十的财产险公司，其二级指标的排名与得分情况
表2：盈利能力各级指标中，排名前十的公司及其得分如下：
表3：盈利能力排名前十的公司
一、指标体系
盈利能力是反映保险公司竞争力的重要指标，共设有8个指标反映财产险公司的盈利能力，包括6个比率分析指标和2个规模性指标。
1.总资产收益率：总资产收益率=报告期净利润÷［（期初总资产+期末总资产）÷2］×100%
2.净资产收益率：净资产收益率=净利润÷平均净资产×100%
3.投资收益率：投资收益率=投资收益总额÷平均投资资产×100%
4.承保利润率: 承保利润率=承保利润÷已赚保费×100%
5.投资资产占总资产比率：投资资产占总资产比率=平均投资资产÷平均总资产×100%
6.净利润增长比率：净利润增长比率=本年净利润/上一年净利润
7.人均利润：人均利润=利润总额/公司职工人数
二、盈利能力评价分析
在对保险公司的盈利能力进行分析前，我们首先对数据进行预处理。根据指标的正向和逆向，进行数据的预处理、统一，使数据结果为愈大愈好；指标中有规模性指标、也有比率指标，为了避免“以大欺小”以及避免指标单位对评价结果的影响，对全部数据进行归一化处理，即全部指标数据都在0~1间取值。
数据预处理后，我们根据46家财产险公司的8个二级指标数据，得到一个46×8数据矩阵；根据主成分分析方法，我们选取了5个主成分，其累计解释率为92.26%，每个主成分都是这8个二级指标的线性组合（见表1）。
从表1中可以看到，英大财产的盈利能力居第一名，主要由于其投资收益率和人均利润排名均为第一名，并且其它各项指标的排名也比较靠前。
英大财产在总资产收益率排名第五（70.6分）、净利润增长率排名第二（42.9分）、投资资产占总资产比排名第九（83.3分）等几个指标上的表现也不错。
人保股份盈利能力排名第二，其主要是由于在净利润指标（100分）上的明显优势，此项指标上的第二名平安产险仅仅得分（63.8分）；同时人保股份在净资产收益率排名第三（91.6分）、承保利润率排名第十（67.6分）、人均利润排名第十（69.8分）等指标上都表现不错，对于这样一个历史长、规模大的公司来讲，实在是难能可贵。
平安产险盈利能力排名第三，虽然没有排名第一的指标，但主要指标都名列前茅，除了投资资产占总资产比（第24名）和净利润增长率（第20名）外，其它指标都在前十名之内，发展均衡、优秀。
日本财产盈利能力排名第四，主要是由于其在指标净利润增长率（100分）的绝对优势，而在此指标上名列第二名的英大财产仅仅得分42.9。
农业的盈利能力排名第五。其在总资产收益率和净资产收益率排名第一，在承保利润率上排名第二（81.0分），说明公司的资产盈利能力和承保能力都很强，但其投资收益率排名第三十二，影响了其盈利能力的排名。
排名第六的是产险，它的盈利能力指标表现与平安产险比较相似，除了投资资产占总资产比（第29名）和净利润增长率（第25名）外，其它各项指标都在前十名之内。作为具有一定历史和规模的大型保险公司，其发展均衡优秀。
排名第七的三星和排名第十的东京海上是两家外资保险公司，其中三星在承保利润率方面排名第一，说明三星的承保能力很强，这两家公司在其它指标方面表现也不错。
排名第八的安华农业在总资产收益率和净资产收益率上都排名第二，它和排名第五的阳光农业在这两个指标上分别占据第一和第二名，说明我国的农业保险公司的资产运用效率和综合经营管理水平都不错；
此外排名第九的阳光产险，它的投资收益率排名第二（97.3分）、净利润排名第五（10.9分）、净资产收益率排名第八（84.6分）；其在其它指标上的表现也比较靠前、均衡，值得期待和关注。
表2列明了盈利能力指标下各二级指标排名前十的公司及其得分，主要反映保险公司盈利能力的整体状况。
从表2中可以看出，净利润和净利润增长率这两个指标的公司得分波动范围很大，其中原因并不相同。
净利润指标的波动范围大主要是此项指标排名第一的人保股份其规模、历史和盈利管理能力水平比其他公司强很多，因此占有明显的优势。人保股份的净利润得分比排名第二的平安产险多了近40分，而第十名的天平保险仅得分6.56；此项指标对大公司的盈利能力评估有利。
净利润增长率指标的公司得分波动较大，主要是因为排名第一的日本财产2010年度净利润偏低，仅有20多万元。日本财产的净利润从2010年到2011年增长近30倍，因此远领先于其他公司，它比排名第二的英大财产多50多分，比第10名的多70多分。此指标对小公司或者新公司的盈利能力评估有利。
净利润和净利润增长率指标对大公司和小（新）公司盈利能力评估的影响起到一定程度上的对冲作用。
总资产收益率和净资产收益率前两名都是两家农业保险公司：阳光农业和安华农业，并且第九名安信农业也是一家农业保险公司，说明中国的农业保险公司在资产运用效率和盈利能力方面发展良好，占有比较明显的优势。
投资收益率和投资资产占总资产的比例这两项指标，前十家公司的得分均接近80分或以上，说明各财产险公司很注重投资，投资收益率差距也不大；但是这两项指标排名前十的公司的不一致，可以看出这些公司在投资管理和水平上差距较大；但净利润的低迷，又说明各个财产险公司虽然将大量的资产用于投资，但是真正获得利润的并不多，说明财产险公司要注重自己的投资策略和投资组合，提高净利润率。
承保利润率的各家公司得分相差较大，其中三星占有一定的优势，说明各公司在承保能力方面还有较大的差异。
人均利润评价指标对小公司比较有利，英大财产和三星都表现不俗，值得一提的是人保股份，作为财险的行业老大，能以近70分的成绩在此项指标上名列第十，实属不易。
三、盈利能力结构的模糊聚类分析
聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定研究对象的亲疏关系，从而客观地划分类型和度量研究对象之间的相似程度。事物之间的界限，有些是确切的，有些则是模糊的。当聚类涉及事物之间的模糊界限时，需运用模糊聚类分析方法。
为了更方便、科学地比较保险公司盈利能力结构，我们运用模糊聚类方法分析各公司之间的相似程度，为各公司之间的盈利能力比较提供一个新的方法和视角（见表3）。
从表3 可以看出，处于主对角线上的值都取1，显然各个公司和自己的相似与贴近程度为100%。
日本财产与与其余9家公司的相似程度为0.80，在此矩阵上的得分为最低，说明日本财产在盈利能力各项指标上的得分与其他公司的近似程度为最小，其盈利能力和结构与其他公司的表现差别较大；
作为“老三大”公司的平安产险与太平洋产险的近似程度为0.94分，在排名前10家公司的模糊聚类分析中取得最高值，说明这两家公司在盈利能力指标结构上的表现近似程度最高，最具有可比性；而它们和人保股份的近似程度为0.88分，显然这两家公司和人保股份的盈利能力比较上，近似程度就差一些，相对来讲可比性就差一些。
英大财产与其余9家公司的相似程度为介于0.80与0.之间，说明与其他公司的盈利能力结构也比较大，其他公司可模仿性不强。
阳光农业与安华农业、三星、东京海上、阳光产险的得分介于0.89到0.90之间，取分最高，说明这几家公司之间在盈利能力各项指标上的结构和得分都比较类似，近似程度最高，具有很好的可比性。
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