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个人信用评估PSO神经网络模型的构建与应用

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个人信用评估对于商业银行规避消费信贷风险具有重要意义.为了构建更优的个人信用评估模型,提出利用粒子群算法(PSO)优化神经网络的信用评估方法.模型的应用结果与BP神经网络进行对比表明,PSO神经网络在检验样本上的分类精度比BP网络高,模型的稳健性好,具有较好的适用性.

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来源
《2007中国控制与决策学术年会》|2007年|793-796|共4页
会议地点无锡
作者
姜明辉; 袁绪川;
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作者单位

中国自动化学会;

中国航空学会;

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类现代化管理;人工神经网络与计算;
关键词
个人信用评估; 神经网络; 粒子群算法; 商业银行;
入库时间 2022-08-17 10:27:12

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