本文選題：粗糙集 + 預(yù)測正確率��； 參考：《軟科學(xué)》2011年04期

【摘要】：針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個人信用評估方法訓(xùn)練時間長和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的缺點,提出基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個人信用評估模型。通過對比實驗,結(jié)果表明RS-ANN模型在個人信用評估中表現(xiàn)出了較優(yōu)的預(yù)測效果;并對如何改進消費信貸中個人信用評估工作提出了一些建議。
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of long training time and complex network structure of neural network personal credit evaluation method, a personal credit evaluation model based on rough set and neural network is proposed. Through comparative experiments, the results show that the RS-ANN model has a better prediction effect in personal credit evaluation, and some suggestions on how to improve the personal credit evaluation in consumer credit are put forward.
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院;
【分類號】：F830.5;F224

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1932852