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挑自信,战未来——第十六届“挑战杯”竞赛专访
来源:  作者:  编辑:管理员  日期:2019-11-26  点击率:56  [我要打印]  [关闭]
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近日,由共青团中央、中国科协、教育部、中国社科院、全国学联共同主办的第十六届挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛决赛在北京航空航天大学举行。本届竞赛自启动以来,共有来自全国1573所高校、近300万青年学生参与赛事,收到10万余件参赛作品。最终,经过校赛、省赛的层层选拔,内地共有1513件作品参加国赛。

 


 

在梁龙跃老师的指导下,经济学院团队作品《基于机器学习的P2P网贷平台信用风险管理体系设计》在本次比赛中荣获国赛三等奖。下面就跟着小编一起去了解一下这支队伍光环背后的故事吧,指不定明年的你会代表经院取得更加优异的成绩呢!

 

 

1.认识挑战杯

挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛是由共青团中央、中国科协、教育部、全国学联和地方政府共同主办,国内著名大学、新闻媒体联合发起的一项具有导向性、示范性和群众性的全国竞赛活动。自1989年首届竞赛举办以来,挑战杯竞赛始终坚持崇尚科学、追求真知、勤奋学习、锐意创新、迎接挑战的宗旨,在促进青年创新人才成长、深化高校素质教育、推动经济社会发展等方面发挥了积极作用,在广大高校乃至社会上产生了广泛而深远的影响,被誉为当代大学生科技创新的奥林匹克盛会。

2.参赛作品

指导老师:梁龙跃

团队成员:蔡铉烨、王毅蕾、张帅雄、应鹏飞、王玙璠、王曦、马晨静、李超伟、何志远、吕凉

作品简介:

P2P平台用户违约风险严重影响了网贷平台的正常运行,造成了金融市场的混乱。该作品利用人人贷、LendingClub的用户借款数据,基于机器学习和深度学习算法中的BP神经网络模型、支持向量机、决策树、随机森林、Logistic回归模型、LSTM-GRU神经网络等方法对用户信用风险以及平台月度违约率进行分析。研究发现,BP神经网络、支持向量机以及Logistic回归模型对于用户违约状况拟合效果更好;LSTM-GRU神经网络对于平台违约率拟合效果较好。提出P2P平台可以使用机器学习与深度学习算法对用户信用风险及每月违约情况进行预判,降低因客户违约而带来的负面冲击。

3.精心准备

第十六届挑战杯的报名是从2018年的12月开始的,到现在已经过去了快一年的时间,回望这段经历,团队从初期的懵懵懂懂,报名时的手忙脚乱,到过年时大家放弃休息时间,一遍遍讨论,一次次争执,不断地修改完善。静静负责数据整理,铉烨和毅蕾负责模型设计及使用,志远负责可视化……任务一项项布置下来,团队中的每一位成员都在自己擅长的领域不断优化作品,大家的配合越来越默契。

随着校赛、省赛时间的临近,模型的问题,数据的问题就如妖魔鬼怪一般。半夜都还会有队员对一些问题进行探讨,微信讨论群一直响个不停。那时大家说的最多的一句话就是办法总比困难多。团队成员互相鼓励,一路过五关斩六将,最终在省赛中代表贵州大学经济学院取得了二等奖的好成绩。正是通过参加比赛,使得团队能够和其他高校的学子在一个平台切磋交流,别的团队有哪些优点值得我们学习,自身团队有哪些缺点需要改正,团队中的每一位成员都在这个过程中不断成长,团队的作品也变得越来越成熟,越来越完善。

 

 

4.团队合作

最终,作品终稿字数定格在14655字,共分为六个部分。作品中小到字数控制、标点符号,大到整体框架,都经过了反复的论证与探讨。还记得最终汇总终稿时,大家围坐在教室,看着电脑屏幕,一个字一个字的念,一行一行检查时的情景。这个词语不恰当就换成另外一个,这个数据不准确就再推演一遍,大家一起探讨争论,所追求的就是团队成员共同努力所写的文章能够表现出贵州大学经济学院研究生应有的水平。

 

 

5.参赛感悟

如果说团队是行驶在铁轨上的火车的话,那我们的火车头就非梁龙跃老师莫属了。他既是团队中的一员,和团队一起探讨学习,不断提出新的建议与想法;也是团队的老师,对作品中出现的问题循序善导,引导大家找到解决方法。他温和谦逊,在团队成员参加校赛仅获得二等奖有些泄气时,他不停的在群里为团队鼓劲加油,让团队稳下心继续完善作品;他认真严厉,作为团队里终稿的最后把关人,梁龙跃老师在作品上的勾画,提出改进建议,令我们感动!

 

 

光辉,需要我们共同迎接;荣耀,需要我们一起见证,一切都离不开团队的努力与协作。

正如挑战杯竞赛的宗旨崇尚科学、追求真知、勤奋学习、锐意创新、迎接挑战一样,人生就是在不断的进取与挑战中变得斑斓多彩,不试试,怎么知道能不能赢?无挑战,不青春!期待在下一年挑战杯的比赛上看到大家出征的身影!

 


 

图文:李超伟

编辑:编辑部黄薇

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