10.3969/j.issn.1007-7375.2010.06.016
基于自组织学习阵列的个人信用卡申请的风险评估
讨论了自组织学习阵列用于解决个人信用卡申请的风险评估问题.建立了16层、每层14个格点的阵列模型,每个格点都执行基于信息熵估计的学习算法,根据所有格点的统计权重信息对输人数据进行分类,从而可通过训练后的阵列网络确定个人信用卡申请的风险,据此做出决定.在试验数据上的应用表明:与传统神经网络方法相比,该方法可产生更好的结果.
自组织学习阵列、熵、信用卡申请、风险评估
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C931.9(管理学)
国家自然科学基金资助项目70871002
2011-04-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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