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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.
个人信用评估PSO神经网络模型的构建与应用
【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨工业大学,管理学院,哈尔滨,150001
【出 处】
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2007中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2007年期
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