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目录
1 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 分类问题研究热点
1.2.2非均衡数据分类研究应用现状
1.2.3国内外助学贷款风险管理状况
1.3 论文组织结构和主要研究内容
2 分类器及其性能评估
2.1 引言
2.2 相关知识
2.2.1分类的定义
2.2.2基分类器算法
2.3 分类器性能评估方法
2.3.1保持法
2.3.2随机二次抽样
2.3.3交叉验证
2.3.4自助法
2.4 分类器性能评估指标
2.4.1一般分类器性能评价指标
2.4.2非均衡数据集分类器性能评价指标
2.5 本章小结
3 封装式合成少数类重取样技术
3.1 引言
3.2 非均衡数据集重取样技术
3.3 封装式合成少数类重取样算法的提出
3.4 实验
3.5 实验结果分析
3.6 本章小结
4 一种基于GSSPSO的支持向量机参数分类模型
4.1 引言
4.2 常用的支持向量机
4.3 粒子群算法
4.4 GSSPSO的提出
4.5 基于GSSPSO的支持向量机分类模型
4.6 实验
4.7 实验结果分析
4.8 本章小结
5 非均衡数据集分类算法在助学贷款风险分类中的应用
5.1 引言
5.2 国家助学贷款的主要问题及风险分析
5.3 个人信用风险的度量
5.4 助学贷款数据分析与整理
5.4.4数据的预处理
5.5 基于Wrapper-SMOTE重取样方法的助学贷款风险分类
5.6 基于GSSPSO-SVM分类算法的助学贷款风险分类
5.7 本章小结
6 全文总结与研究展望
6.1 全文总结
6.3 研究展望
致谢
附录1 攻读博士学位期间发表的论文目录
附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系
附录3 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目
参考文献
华中科技大学;