【摘 要】
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为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学管理与经济学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(60873058;60743010);山东省自然科学基金重大项目(Z2007G03)
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为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型。利用蚁群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中,最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络。结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的泛化能力,应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率。
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