金融业一直是计算机技术应用最多和最广泛的一个行业，这在中国市场经济蓬勃发展，金融体制改革为领导、国有商业银行为主体、多种金融机构分工协作的格局日益形成，特别是大量外资银行涌入，使银行间的商业竞争开始激烈。 在这种环境下，如何有效地加快计算机技术的深入应用，加强技术改造更新，提高自身的业务服务能力和水平，是银行发展中的一项关键任务。单机、分系统的计算机应用模式已不能适应今天的需求。 国家推动的“三金”工程，为银行业的计算机系统提出了重要课题。只有一个广域联网的，实时高效的，安全可靠的，综合决策

蔡雷厉-胡凤培-论文检测.doc 在巨大的网民规模的推动下，中国的网上购物迅速发展。截至2010年6 月底，我国网民规模达4.2亿人，网络购物用户达到1.42亿。电子商务网站更是铺天盖地出现在人们的视野中，电子商务网站的数目不断增多，类型不断增加，网站的功能不断强大，随之而来网站的可用性问题也日益突出。 网站可用性是电子商务网站好坏的一个重要评价指标，其深刻地影响着消费者的购买体验，进而成为决定网站生死存亡的关键。提高网站的可用性不但能充分增加商业网站的销售额，而且让商业网站更具有生存和

采用某股份制银行的698 家贷款企业样本, 基于粗糙集-Elman 神经网络集成构建了贷款企业五 级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系, 然后将训练样本送入Elman 神经网 络进行学习和训练, 进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明, 与传统的logistic 回归模型相比, 粗 糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高, 是一种更为有效和实用的分类方法, 为我国商业银行五 级分类管理提供一个新的方法. 关键词:　粗糙集;Elman 神经网络