基于改进BP神经网络的商业银行客户信用评价

• 作者: 刘春玲 张焕生 贾冬青 郝国芬
• 来源期刊: 产业与科技论坛
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 商业银行客户 指标体系 信用评价
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 评价分析
• 页码范围: 120-121
• 页数: 2页
• 字数: 793字
• 语种: 中文

摘要

本文在分析影响商业银行客户信用因素的基础上，建立了一套适用于商业银行客户信用评价的指标体系，采用BP神经网络建立商业银行客户信用评价模型，用遗传算法优化BP神经网络的连接权重和阈值，解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题，两者结合，实现了优势互补。实例研究表明，评价值与实际值相差较小，遗传神经网络的评价结果是令人满意的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘春玲		42	105	6.0	7.0
2	郝国芬		21	86	6.0	9.0
3	张焕生		19	57	5.0	7.0
4	贾冬青		22	142	5.0	11.0