Design and Implementation of Domestic Factoring Business System for Commercial Bank

我国保理业务起步较晚，至今大部分商业银行还采取手工操作模式，由于保理业务具有发生频繁、金额琐碎、管理成本较高、银行处理流程冗长等特点，传统的手工处理和管理模式相对耗时费力。随着业务的逐步推广，迫切需要有相应的IT系统支持保理业务的流程管理、会计核算及数据信息管理等。同时，随着将来研究的逐步深入，相关系统的功能也会发生较大的变化，如何设计合适的业务系统来保证良好的扩展性更是成为一大难题。 本课题的主要任务是基于SOA架构设计并开发一个全面支持国内保理业务的系统，旨在为我国商业银行发展国内保理业务提供良好的参考。论文首先分析商业银行国内保理业务的发展现状和难点，简要说明了论文的研究思路。其次，就...As factoring started recently in China, most of the commercial banks still take manual operation mode until now. Factoring occurs frequently and the transaction amount is small while the management cost is higher and bank processing is complicated. So traditional manual process and management are relative demanding and time-consuming. Furthermore, with the gradual development of service, factoring...学位：工程硕士院系专业：软件学院_工程硕士(软件工程)学号：X201023035

基于DPD-1DCNN的行星齿轮箱故障诊断方法研究

基于数据驱动的故障诊断方法已被广泛应用于旋转机械零部件故障诊断领域。目前，大多数诊断方法主要依赖于定长数据分割产生的大量数据，但分割的数据通常为短周期的小片段信号，而实际长周期冗余信号由于数据尺度不匹配，无法直接作为测试样本进行故障识别。针对以上不足，提出了一种新的基于数据概率密度与一维卷积神经网络（Data Probability Density and One-Dimensional Convolutional Neural Network，DPD-1DCNN）的故障诊断方法，其具有两个特点：①提取信号的密度特征可抵抗数据的冗余；②适应不同长度的冗余信号可作为诊断模型的输入。该方法采用DDS试验台产生的行星齿轮箱故障数据进行了验证；其在保证高诊断精度的同时，又增强了诊断模型的适应性