信用风险评估中DKIPSO-SVC组合模型的仿真研究

• 作者: 万振海 刘铁英 张扬 李吉双
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信用评估 支持向量机 粒子群算法 DKIPSO-SVC模型
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 仿真技术应用
• 页码范围: 1875-1880,1887
• 分类号: TP391.9|F830
• 语种: 中文

摘要

借助于支持向量分类机(SVC)的强泛化能力与鲁棒性,针对GDS-SVC、DIPSO-SVC选取参数的低效性,在改进的粒子群算法DIPSO)位置更新过程中引入缩减因子(DKIPSO),建立基于DKIPSO自动选取SVC参数的DKIPSO-SVC组合模型,并将其应用于商业银行的信用评估.仿真结果表明,DKIPSO-SVC模型的鲁棒性优于DIPSO-SVC;DKIPSO-SVC分类精度为96.6049％,高于DIPSO-SVC93.8272％和GDS-SVC92.5926％.DKIPSO-SVC模型把第2类误判率从8.5526％降低到1.9737％,降低幅度近76.9228％,这将在极大程度上规避了商业银行的信用风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘铁英	内蒙古大学计算机学院	14	39	4.0	5.0
2	万振海	内蒙古大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
3	张扬	内蒙古大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
4	李吉双	内蒙古大学计算机学院	1	4	1.0	1.0