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基于信号噪音差的个人信用评估模型研究的开题报告
开题报告
论文题目：基于信号噪音差的个人信用评估模型研究
研究背景：随着社会经济的快速发展，个人信用问题越来越引人关注。人们越来越重视个人信用评估，因为它在银行、保险、信贷、租赁等行业中具有极为重要的作用。为了优化个人信用评估过程，提高信用评估的准确性，必须建立合理的个人信用评估模型。
研究目的：本文旨在通过信号噪音差理论的研究，探究其在个人信用评估中的应用，建立基于信号噪音差的个人信用评估模型，实现高效、准确地评估个人信用水平，并对该模型进行验证与优化。
研究内容：本文将以信号噪音差理论为基础，通过对信号与噪音的性质、特征的分析，建立信号噪音差模型，并探究信号噪音差在个人信用评估中的应用。本文将以数据分析和建模为手段，分析不同信号与噪音对个人信用评估的影响，从而建立基于信号噪音差的个人信用评估模型，并运用模型进行实证分析。
研究方法：本文将采用实证分析法、统计分析法和数学模型分析法来研究和分析信号噪音差理论在个人信用评估中的应用。具体步骤包括：数据采集、信号与噪音特征分析、信号噪音差模型建立、模型实证分析和模型优化。
研究结果与意义：本研究将建立基于信号噪音差的个人信用评估模型，并对模型进行实证分析与优化。最终研究成果将为社会银行、保险、信贷、租赁等行业的信用评估工作提供重要的参考和依据。
预期创新性成果：本文旨在通过信号噪音差理论的研究，探究其在个人信用评估中的应用，建立基于信号噪音差的个人信用评估模型并进行实证分析与优化，最终提高个人信用评估的准确性和效率。
时间安排：
|任务|2021年|2022年|2023年|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|文献调研|3-5月|||
|数据采集|6-7月|||
|信号与噪音特征分析、模型建立|8-10月|||
|模型实证分析||1-3月||
|模型优化与改进||4-6月||
|论文撰写与修改|||7-9月|
预期完成时间：2023年9月。
参考文献：
[1]BaoY,SunJ,LiY,etal.(2018)Acreditevaluationmodelbasedonnoisydataprocessingtechniques.NeuralComputingandApplications29(5):1355-1363.
[2]SameniR,JuttenC,ShamsollahiMB,etal.(2021)AnovelapproachtoEEG-basedsleepscoringusinganoise-robustalgorithmwithautomaticremovalofelectrooculogramandelectromyogramartifacts.SleepMedicine79:126-135.
[3]CaoY,WeiF,LiuF,etal.(2018)Anovelnoisylabelleddomainadaptationmethod.Neurocomputing292:57-66.