基于Hopfiled神经网络的保险险种分类研究

• 作者: 吴银川 张嘉伟 陈威冲
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: 离散Hopfield神经网络 保险 险种
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息:技术与应用
• 页码范围: 109-111
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 字数: 2196字
• 语种: 中文

摘要

针对当前保险产品品种繁多而普通民众无法对其实际功能进行判断的问题,本论文采用离散Hopfiled神经网络模型,收集当前市面上的几款保险产品,通过Matlab对模型进行训练,实现对于出现新型保险产品能对其进行分类鉴别的效果.仿真结果表明该评价比较客观,对于分辨不同险种为资产的配置有一定的参考意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴银川		33	185	7.0	12.0
2	陈威冲		3	3	1.0	1.0
3	张嘉伟		2	0	0.0	0.0