Pro/ENGINEER Wildfire机械零件设计专业教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:翟峰

出品人:

页数:331

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:33.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787302093787

丛书系列:

图书标签:

• 2005
• Pro/ENGINEER
• Wildfire
• 机械设计
• 零件设计
• CAD
• 工程图
• 教程
• 软件操作
• 机械工程
• ProE

好的，这是一份关于一本与《Pro/ENGINEER Wildfire 机械零件设计专业教程》内容完全不同的图书简介。这份简介将侧重于高级数据分析与机器学习在金融风控领域的应用。 --- 图书名称：《量化风暴：基于深度学习的金融风险智能识别与预测》 导言：金融科技时代的“看不见的守卫” 在瞬息万变的全球金融市场中，风险管理已不再是简单的规则堆砌与经验判断。随着海量交易数据、客户行为数据和宏观经济数据的爆炸式增长，传统的统计学方法正面临前所未有的挑战。金融机构迫切需要一套能够穿透数据迷雾、精准识别潜在风险的智能系统。 本书《量化风暴：基于深度学习的金融风险智能识别与预测》正是为这一时代需求而生。它并非聚焦于机械设计软件的操作，而是深入探讨如何利用最前沿的人工智能技术——特别是深度学习模型，构建起一套高鲁棒性、高准确率的金融风险控制框架。我们将带领读者从零开始，穿越数据预处理的荆棘，抵达深度神经网络构建的核心，最终实现对信用风险、市场风险、流动性风险的实时、动态、智能预测。 第一部分：金融风控数据基石与挑战（The Data Foundation） 本部分将详尽阐述金融风险管理领域所涉及的数据类型、特点及面临的挑战，为后续的建模工作打下坚实的基础。 第一章：金融数据的复杂性与预处理 数据源整合与清洗： 探讨如何整合来自核心系统、外部征信机构、社交媒体和物联网（IoT）的异构数据。重点介绍处理缺失值、异常值和高频时间序列数据的方法。 特征工程的艺术： 与传统方法不同，深度学习需要更精细的特征设计。本章详细介绍如何从交易频率、波动率、客户画像等维度，构造出能被神经网络有效学习的特征表示（Feature Representation）。包括比率特征、时序滞后特征以及非线性交互特征的构建策略。 类别不平衡问题的应对： 在欺诈检测或违约预测中，正样本极其稀少。我们将深入分析欠采样（Undersampling）、过采样（Oversampling）的局限性，并重点介绍SMOTE变体、ADASYN以及使用生成对抗网络（GANs）生成合成负样本的先进技术。 第二章：风险建模的传统范式与局限 回顾经典模型： 简要回顾逻辑回归、决策树（如XGBoost/LightGBM）在信用评分卡中的应用。 深度学习切入点： 分析传统模型在处理序列依赖性、非线性交互和大规模特征集时的固有瓶颈，从而论证引入深度学习的必要性。 第二部分：深度学习模型在风险识别中的核心应用（Core Deep Learning Architectures） 本部分是本书的技术核心，详细阐述了适用于不同风险场景的深度学习架构及其定制化方法。 第三章：处理序列数据的递归网络（RNNs, LSTMs与GRU） 捕捉时间依赖性： 金融数据本质上是时间序列。本章聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），解释它们如何有效解决传统RNN的梯度消失问题，从而精准捕捉客户交易行为随时间的演变模式。 多变量时间序列建模： 探讨如何构建多输入LSTM模型，同时输入客户的交易流水、持仓变化和外部市场指数，以构建更全面的风险视图。 应用实例：短期流动性风险预测。 第四章：全连接网络（FCNs）与特征交叉的深度探索 深度前馈网络的优化： 针对静态数据（如客户基本信息、历史财务指标），介绍如何通过增加网络深度和使用激活函数（如ReLU、Swish）来自动化特征交叉，取代传统的人工特征组合。 稀疏数据与嵌入层（Embedding Layers）： 如何使用嵌入层将高维、稀疏的类别变量（如行业代码、职业信息）转化为低维、稠密的向量表示，以供深度网络高效学习。 第五章：使用卷积网络（CNNs）进行模式识别 从图像到时间序列的转换： 介绍一维卷积（1D CNN）在金融时间序列数据中的应用，即利用卷积核来自动提取局部、高频的风险模式（如突发的大额转账、短期的资金集中）。 多尺度特征提取： 如何通过不同大小的卷积核并行处理，捕捉风险事件在不同时间尺度上的信号。 第六章：图神经网络（GNNs）在复杂关联风险中的应用 构建金融网络： 阐述如何将金融实体（客户、企业、银行）视为节点，资金流、股权关系视为边，构建复杂的异构图结构。 信息传播与风险蔓延： 重点介绍图卷积网络（GCN）或GraphSAGE如何用于模拟风险在网络中的传播路径，识别潜在的“系统性风险”节点（如关键的关联方）。 第三部分：模型的可解释性、部署与持续优化（Interpretability and Deployment） 再强大的模型若无法解释其决策或无法稳定运行，则在强监管的金融领域寸步难行。 第七章：深度学习的“黑箱”挑战与可解释性（XAI） 为什么需要可解释性？ 满足监管要求（如巴塞尔协议、反洗钱法规）和业务信任。 模型无关的解释技术： 深入讲解LIME（局部可解释模型解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值在风险决策中的应用，如何量化单个特征对最终风险评分的贡献度。 模型内在的可解释性： 讨论注意力机制（Attention Mechanisms）在序列模型中的作用，如何让模型“告诉我”它在预测时最关注哪些历史交易点。 第八章：模型评估、鲁棒性与对抗性防御 超越AUC/ROC： 针对高度不平衡的金融数据集，介绍KS统计量、Gini系数、以及如何设定业务导向的阈值。 对抗性攻击与防御： 探讨欺诈者可能利用模型漏洞进行攻击，介绍如何通过添加噪声或使用对抗性训练来增强模型的鲁棒性。 第九章：从原型到生产环境的 MLOps 高效能部署架构： 讨论如何使用容器化技术（Docker, Kubernetes）实现风险模型的快速迭代与弹性部署。 模型监控与漂移检测： 阐述概念漂移（Concept Drift）在金融市场中的必然性。介绍如何建立自动化的监控仪表板，实时追踪模型预测性能与输入数据分布的变化，确保模型在面对市场新常态时能够及时触发再训练流程。 结语：面向未来的智能金融风控 本书旨在为金融工程师、量化分析师以及风控专家提供一套完整的技术蓝图，使其能够驾驭深度学习的浪潮，将晦涩的数学模型转化为对金融风险的有效控制力。学习完本书，读者将不再满足于对现有软件工具的简单应用，而是能够独立设计、构建并部署下一代金融风险智能识别系统。 目标读者： 风险管理专业人员、量化交易员、数据科学家、金融工程和计算机科学专业的研究生及高级本科生。 --- 注意： 本书内容完全聚焦于数据科学、人工智能和金融风险管理，与机械设计、CAD/CAM软件（如Pro/ENGINEER Wildfire）的任何功能或操作均无关联。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆