【摘 要】
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动态风险识别是根据已知的风险信息尽早预测未来可能存在的风险。基于支持向量机的风险识别技术能够较全面地、自动地通过学习模型来识别可能存在的风险，该技术已经成为动态风险识别的主要方法。为了提高识别的效率与准确性，支持向量机参数的选取非常关键，而人工免疫算法是一种有效的随机全局优化技术，具有精确度高、收敛速度快且不易陷入局部最优解等优点。该文首先对原始数据进行特征选取及降维处理，然后通过人工免疫优化算法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（72064015）； 江西省社会科学“十三五”规划项目-重点项目（19TQ01）；
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动态风险识别是根据已知的风险信息尽早预测未来可能存在的风险。基于支持向量机的风险识别技术能够较全面地、自动地通过学习模型来识别可能存在的风险，该技术已经成为动态风险识别的主要方法。为了提高识别的效率与准确性，支持向量机参数的选取非常关键，而人工免疫算法是一种有效的随机全局优化技术，具有精确度高、收敛速度快且不易陷入局部最优解等优点。该文首先对原始数据进行特征选取及降维处理，然后通过人工免疫优化算法（IOA）选择支持向量机（SVM）的惩罚参数和核函数的参数，同时结合支持向量机多分类方法的优势，提出一种新的动态风险识别模型—基于支持向量机和免疫优化算法集成的动态风险识别模型。在Heart-Disease数据集上的实验结果表明，该模型正向与反向的抗原识别率分别为95.82%和96.01%,均高于传统识别模型。
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