蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用

• 作者: 刘希玉 戴芬 王晓敏
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群优化算法 人工神经网络 信用评价
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 218-221
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4149字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.10.060

摘要

为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型.利用蚁群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中,最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络.结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP冲经网络预测方法相比,具有较强的泛化能力,应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘希玉	山东师范大学管理与经济学院	233	2140	21.0	36.0
2	戴芬	山东师范大学信息科学与工程学院	3	29	3.0	3.0
3	王晓敏	山东师范大学信息科学与工程学院	4	37	4.0	4.0