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声明
前言
第一章企业信用评估研究概述
1.1企业信用评估的发展状况
1.2商业银行不良贷款问题
1.3企业信用评估的研究现状
1.3.1信用要素分析法
1.3.2百分制计分方法
1.3.3信用模型分析法
1.4本文的主要工作
第二章支持向量机的理论基础
2.1支持向量机(SVM)简介
2.1.1最大间隔超平面
2.1.2软间隔分类超平面
2.1.3支持向量机
2.1.4内积核函数的选择
2.2 SVM多分类方法
2.2.1一对多
2.2.2一对一
2.2.3有向无环图
2.2.4二叉树方法
2.2.5一次性求解方法
2.3 SVM的优点
2.4 SVM的相关研究概述
第三章后验概率直推式SVM在企业信用评估中的应用
3.1后验概率支持向量机
3.1.1支持向量机输出后验概率的方法
3.1.2 Sigmoid函数参数的估计
3.2直推式支持向量机
3.2.1直推式学习概念的提出
3.2.2直推式支持向量机
3.2.3改进直推式支持相量机
3.3后验概率直推式支持向量机
3.4后验概率直推式$VM的应用
3.4.1企业信用等级的设置
3.4.2企业信用评估的指标体系
3.4.3待选指标集及其意义
3.4.4删除奇异样本点
3.4.5输入指标归一化和输入样本归一化
3.5实验结果和分析
第四章SVM多分类方法在企业信用评估的应用
4.1基于模型转换的$VM多分类方法
4.1.1构造类内子空间与类间子空间
4.1.2基于模型转换SVM多分类学习方法
4.2基于叉树聚类的SVM多分类方法
4.2.1二叉树生成结构分析
4.2.2可分性的度量
4.2.3聚类过程产生二叉树的生成结构
4.2.4对核函数的扩展
4.3企业信用评估多分类模型
第五章总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致 谢
厦门大学;