50、卫星图像时空分析与企业违约风险预测研究

卫星图像时空分析与企业违约风险预测研究

在当今的研究领域中，卫星图像时间序列（SITS）分析以及企业违约风险预测都是备受关注的重要课题。前者在太阳能数据领域有着重要的应用，而后者则对金融机构的决策至关重要。

卫星图像时间序列（SITS）分析

卫星图像时间序列（SITS）由于其多学科特性，在知识发现方面是一项挑战。其分析涉及图像处理、时空特征和文本数据等多个方面。尽管其应用潜力巨大，但目前的分析仍然复杂且有限。

为了填补这一研究空白，研究人员提出了MiTSAI方法，旨在支持应用于太阳能数据领域的SITS分析。以下是MiTSAI方法的详细步骤：
1. 预处理阶段 ：
- 图像分割 ：对卫星图像中的太阳黑子进行分割，以便后续分析。
- 特征提取 ：从分割后的图像中提取太阳黑子的特征。
- 特征向量离散化 ：将提取的特征向量进行离散化处理。
2. 数据分析阶段 ：利用特征向量、文本描述和时空数据对每个太阳黑子进行分析。
3. 数据挖掘阶段 ：提取主题时空关联规则（TSARs），考虑事件（太阳黑子）之间的关系及其演变。

在实验中，研究人员使用了一台配置为8GB RAM、500GB HD和英特尔酷睿2.53 GHz处理器的计算机，操作系统为64位的Arch Linux。MiTSAI采用Java 8版本实现，并通过Docker容器进行部署。实验采用先进先出（FIFO）优先级模式，以减少外部进