10.3969/j.issn.1007-368X.2015.09.015
基于多层感知器神经网络的小微企业信贷风险研究
文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较.分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算法优于传统的基于参数的分类方法,即多层感知器神经网络算法拥有相对较高的ROC曲线下面积和较低的预期错误分类成本.更进一步,在研究所采用的4种MLP算法中,基于BFGS Quasi-Newton训练算法的MLP表现最为出色,可以作为金融机构进行小微信贷风险评估的辅助决策模型.
多层感知器神经网络、小微企业、信贷评估、数据挖掘、辅助决策模型
TN9;F83
2015-09-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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