基于神经网络规则抽取的个人信用评估模型研究
马宁1; 廖慧惠2
2012-01-19
发表期刊软件
ISSN1003-6970
卷号32期号:12页码:53-54+87
摘要本文针对传统个人信用评估体系中的不足,提出了一种基于神经网络规则抽取的个人信用评估模型。通过对已经训练好的人工神经网络隐层激活值进行聚类分析,减少搜索空间,进而抽取出理解性好、简洁的符号规则。从而产生一组可理解的描述,这组描述能最大限度的模拟已经训练好的原神经网络的推理预测行为。使得评价中的人为因素得到弱化,克服了神经网络在个人信用评估中的"黑箱"性缺陷,增强了模型的稳健性和可理解性。
关键词个人信用评估 神经网络 规则抽取
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语种中文
资助项目安徽广播电视大学青年基金资助项目(项目号qn11-20)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/80806
专题国家开放大学安徽分部
作者单位1.安徽广播电视大学;
2.安徽工业经济职业技术学院
第一作者单位国家开放大学安徽分部
第一作者的第一单位国家开放大学安徽分部
推荐引用方式
GB/T 7714
马宁,廖慧惠. 基于神经网络规则抽取的个人信用评估模型研究[J]. 软件,2012,32(12):53-54+87.
APA 马宁,&廖慧惠.(2012).基于神经网络规则抽取的个人信用评估模型研究.软件,32(12),53-54+87.
MLA 马宁,et al."基于神经网络规则抽取的个人信用评估模型研究".软件 32.12(2012):53-54+87.
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