10.3969/j.issn.1008-8245.2007.04.013
基于支持向量机的上市公司信用风险评估
提出一种新型模糊支持向量机算法,并将其应用于上市公司信用风险研究中.分析对比选取不同核函数的实验结果,实验结果表明,相对于支持向量机方法(SVM)、模糊支持向量机模型和神经网络模型,新型模糊SVM模型更具有效性和优越性,并且具有更好的泛化能力.
分类、支持向量机、信用风险、核函数、神经网络
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TP311.131(计算技术、计算机技术)
高等学校博士学科点专项科研项目20030487032
2007-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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