基于径向基函数神经网络的信用评分模型研究

• 作者: 刘树安 高国平
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 神经网络 信用评分 指标体系
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3374字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.09.004

摘要

对信用风险、信用评分进行了分析,在综合分析国内外企业信用评分指标体系的基础上,结合我国企业信用评分的特点,建立了适合我国企业信用评价的指标体系.结合国内外相关研究的现状与进展,及信用评分本身所具有的特点,建立了基于径向基函数神经网络的信用评分模型,利用现有数据分别进行判别和分析,研究其计算结果与实际情况的差距,然后使用改进的RBFNN学习算法,对径向基函数神经网络进行了学习训练,得到了令人满意的评价结果.利用该模型建立的评分系统具有进一步研究和推广应用的价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘树安	东北大学系统工程研究所	15	185	7.0	13.0
2	高国平	东北大学系统工程研究所	1	13	1.0	1.0