基于神经网络的微型企业信用评估特征选择及其效果评价
外文标题：Feature Selection and its Verification on Micro Enterprise Credit Evaluation:Based on Artificial Neural Network
文献类型：期刊
作者：朱毅峰[1]
机构：[1]中国人民大学财政金融学院,中国人民大学财政金融学院 北京100872,北京100872
[2]中国人民大学财政金融学院,中国人民大学财政金融学院 北京100872,北京100872
年：2008
期刊名称：统计与信息论坛
卷：23
期：4
页码范围：48-51,66
增刊：增刊
收录情况：CSSCI(61C1262008040010)
所属部门：财政金融学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt200804010.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2008.04.010
人气指数：1
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关键词：特征选择;BP神经网络;概率神经网络;微型企业资信评估
摘要：征信机构采集到的所有微型企业信用信息变量并未都适合进行微型企业资信评估,文章设计了一种BP 神经网络对此进行特征选择.该BP神经网络的训练基于前向序贯的特征选择算法,以输出层输出对输入值的灵敏度作为特征选择的依据,网络输出最小灵敏度对应的特征变量.通过设计概率神经网络对得到的结果进行仿真分析,信贷机构因此获得的利润比基于列联表分析的特征选择法高2/3.
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