控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2008年
4期
759-763
,共5页
粗糙集理论%神经网络%贷款风险%分类
粗糙集理論%神經網絡%貸款風險%分類
조조집이론%신경망락%대관풍험%분류
建立了粗糙集与神经网络集成的贷款风险5级分类评价模型,该模型首先利用自组织映射神经网络离散化财务数据并应用遗传算法约简评价指标;基于最小约简指标提取贷款风险5级分类判别规则以及对BP神经网络进行训练;最后使用粗糙集理论判别与规则库匹配的检验样本风险等级,使用神经网络判别不与规则库任何规则匹配的检验样本风险等级.利用贷款企业数据库698家5级分类样本进行实证研究,结果表明,粗糙集与神经网络集成的判别模型预测准确率达到82.07%,是一种有效的贷款风险5级分类评价工具.
建立瞭粗糙集與神經網絡集成的貸款風險5級分類評價模型,該模型首先利用自組織映射神經網絡離散化財務數據併應用遺傳算法約簡評價指標;基于最小約簡指標提取貸款風險5級分類判彆規則以及對BP神經網絡進行訓練;最後使用粗糙集理論判彆與規則庫匹配的檢驗樣本風險等級,使用神經網絡判彆不與規則庫任何規則匹配的檢驗樣本風險等級.利用貸款企業數據庫698傢5級分類樣本進行實證研究,結果錶明,粗糙集與神經網絡集成的判彆模型預測準確率達到82.07%,是一種有效的貸款風險5級分類評價工具.
건립료조조집여신경망락집성적대관풍험5급분류평개모형,해모형수선이용자조직영사신경망락리산화재무수거병응용유전산법약간평개지표;기우최소약간지표제취대관풍험5급분류판별규칙이급대BP신경망락진행훈련;최후사용조조집이론판별여규칙고필배적검험양본풍험등급,사용신경망락판별불여규칙고임하규칙필배적검험양본풍험등급.이용대관기업수거고698가5급분류양본진행실증연구,결과표명,조조집여신경망락집성적판별모형예측준학솔체도82.07%,시일충유효적대관풍험5급분류평개공구.
