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基于BP算法的信用风险评价模型研究
基于BP算法的信用风险评价模型研究
作者:
庞素琳
王燕鸣
黎荣舟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
信用风险评价模型
BP算法
线性判别分析法
摘要:
本文利用神经网络技术建立基于BP算法的信用风险评价模型,为我国某商业银行120家贷款企业进行信用风险评价,按照企业的信用等级分为"信用好"、"信用中等"和"信用差"三个小组. 仿真结果表明,本文所建立的神经网络信用风险评价模型的分类准确率高于传统的参数统计分类方法--线性判别分析法的分类准确率. 文中还详细给出神经网络信用风险评价模型的网络构建方法及基于BP网络的学习算法和步骤.
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信用风险评估
基于BP神经网络的客户信用风险评价
信用风险评估
评估指标体系
神经网络
商业银行
基于PCA-GABP的高技术企业信用风险评价
信用风险评价
主成分分析
遗传算法
BP神经网络
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文献信息
篇名
基于BP算法的信用风险评价模型研究
来源期刊
数学的实践与认识
学科
数学
关键词
信用风险评价模型
BP算法
线性判别分析法
年,卷(期)
2003,(8)
所属期刊栏目
管理科学
研究方向
页码范围
48-55
页数
8页
分类号
O1
字数
4761字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-0984.2003.08.009
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王燕鸣
中山大学数学与计算科学学院及岭南学院金融系
41
574
12.0
23.0
2
庞素琳
中山大学数学与计算科学学院及岭南学院金融系
21
696
13.0
21.0
4
黎荣舟
华南理工大学交通学院
7
349
6.0
7.0
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信用风险评价模型
BP算法
线性判别分析法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数学的实践与认识
主办单位:
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-0984
CN:
11-2018/O1
开本:
16开
出版地:
北京大学数学科学学院
邮发代号:
2-809
创刊时间:
1971
语种:
chi
出版文献量(篇)
15632
总下载数(次)
52
总被引数(次)
67673
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:
Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:
http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:
研究团队
学科类型:
期刊文献
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