信用评级的简约神经网络算法研究

• 作者: 赵禹骅 顾国维
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 经典神经网络 简约神经网络 非线性 信用等级
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 898-900
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2523字
• 语种: 中文

摘要

针对经典神经网络算法中参数调整过度复杂的问题,分析银行信用评级知识非线性的特点,提出简约神经网络的拓朴结构,证明了在全部节点函数线性且全部隐层节点函数过原点的条件下,经典神经网络与简约神经网络具有等价性.在此基础上,设计了基于简约网络的算法,简化了参数调整过程,算法结果获得了满意的拟合精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾国维	同济大学环境科学与工程学院	272	6212	42.0	63.0
2	赵禹骅	同济大学环境科学与工程学院	31	331	8.0	17.0