改进BP神经网络下的养老保险介入风险评估系统

• 作者: 潘怡然 秦利
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 养老保险 补贴介入 风险评估 系统设计 BP神经网络 实验分析
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 156-159
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.08⁃34|TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004⁃373x.2020.24.039

摘要

为了准确、高效地评估养老保险补贴介入的风险产生概率与危害程度,改进BP神经网络下的养老保险介入风险的评估系统.以创建一个通用的养老保险补贴介入风险的评估环境为前提,设计包含五大模块的养老保险补贴介入风险评估系统总体框架,采用贝叶斯正则化算法优化BP神经网络的权值和学习率,并将养老保险补贴介入风险指标作为优化后的BP神经网络的输入向量,根据网络获得参数最优解,集成养老保险介入风险评估信息,实现养老保险补贴介入风险评估.实验结果表明,该系统具备较高的养老保险补贴介入风险评估效率,可有效评估出不合理的风险因素,准确评估出养老保险补贴介入的风险产生概率与危害程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦利		24	161	7.0	12.0
2	潘怡然		1	0	0.0	0.0