改进BP神经网络下的养老保险介入风险评估系统

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.

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

所属期刊栏目：43

分类号：TN915.08⁃34;TP393.08

资助基金：黑龙江省自然科学基金青年项目QC2018086

在线出版日期：2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：156-159