基于逻辑回归的代发工资数据差异核对的数学建模

发布时间：2022-01-27 03:16

　　为了高精度核对代发工资数据差异,保证代发工资数据不出现异常,构建了基于逻辑回归的代发工资数据差异核对数学模型。使用基于信息熵聚类的代发工资数据聚类方法,准确分类已代发与未代发工资数据,缩小核对范围;针对分类后获得的已代发工资数据,通过逻辑函数Sigmoid函数实现已代发工资中异常数据的分类,基于逻辑回归构建数据差异核对的数学模型,完成已代发工资数据与实际需代发工资数据差异核对。实验测试中,所建立模型对多家、多类型企业的代发工资差异数据核对错误数为0家,核对精度高,符合银行代发工资数据差异核对要求;在核对代发工资数据差异时,核对耗时不受代发工资数据量影响,核对耗时均为5min。 

【文章来源】：廊坊师范学院学报(自然科学版). 2020,20(04)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

Sigmoid函数散点图

本文模型对多家、多类型企业代发工资数据差异核对结果的核对精度计算结果如图2所示。如图2所示，本模型对批发与零售业、采矿业、建筑业、邮政业、仓储业、农业、渔业代发工资数据差异的核对精度较高，精度值为1。

其中，c属于常数，q(i,j)、s(i,j)分别是准确率与召回率。F-measure值较大，则本文模型聚类精度较高。使用该指标测试本文模型对已代发、未代发的工资数据聚类效果，结果如图3所示。如图3所示，该银行使用本文模型对批发与零售业、采矿业、建筑业、邮政业、仓储业、农业、渔业的已代发工资数据与未代发工资数据实施聚类时，F-measure值大于使用前，表明本模型可高精度聚类代发工资数据。

【参考文献】：
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本文编号：3611651