【摘 要】
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最小二乘支持向量机(LSSVM)被证实是一种有效的信用评估方法,然而,传统的交叉验证和网格方法通常得不到最优参数。为了解决这个问题,作者提出了一种改进的灰狼优化算法(IGWO)
【机 构】
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中国民用航空飞行学院计算机学院,西南财经大学经济信息工程学院
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最小二乘支持向量机(LSSVM)被证实是一种有效的信用评估方法,然而,传统的交叉验证和网格方法通常得不到最优参数。为了解决这个问题,作者提出了一种改进的灰狼优化算法(IGWO),该算法能非线性地调整收敛因子,并能自适应调整α狼、β狼和δ狼对ω狼的影响。然后,提出了一种用IGWO来优化LSSVM参数的方法IGWO-LSSVM,并将其应用于信用评估中。在公开的德国和澳大利亚真实信用数据集上,IGWO-LSSVM较传统的K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和LSSVM等信用评估方法均有明显的提升,表明IGWO
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