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随着WTO的加入、金融市场的开放和外资银行的引入,提高国际竞争力已成为中国银行业所面临的紧迫问题.改善信贷资产管理、调整信贷资产结构、提高信贷资产质量已成为提高中国商业银行国际竞争力的首要条件.因此,中国商业银行的贷款风险管理如何进行和改进是一个值得深入研究的重要课题.该文综合利用模式识别、统计分析、神经网络及灰色系统等相关的理论和技术方法,提出了基于纵向分布双重叠加式神经网络(DoubleBackPropagationNeuralNetwork,DBP-NN)的商业银行贷款风险评价和预警方法,并设计和开发了集成式贷款风险管理系统.