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基于支持向量机的企业信用风险评估研究.pdf
微电子学与计算机 年第 卷第 期
136 2003 23 5
基于支持向量机的企业信用风险评估研究
甄彤1,3 范艳峰2,3
华中科技大学控制科学与工程系 湖北 武汉
( , )
1 430074
西北工业大学计算机学院 陕西 西安
( , )
2 710072
河南工业大学信息科学与工程学院 河南 郑州
( , )
3 450052
摘 要 介绍了小样本学习的通用学习算法—支持向量机( ),建立了基于 的企业信用风险评估模型,
: —— SVM SVM
并将支持向量机非线性分类器应用于信用风险的评估中 分析对比了选取不同核函数和参数的实验结果 同时实
。 ,
验结果表明 相比传统的人工神经网络 在有限样本情况下具有良好的泛化能力
, , 。
SVM
关键词 支持向量机 信用风险 核函数 泛化 人工神经网络
: , , , ,
中图法分类号: 文献标识码: 文章编号: ( )
TP301.6 A 1000-7180200605-004
ResearchofEvaluatingCredit-RiskinEnterpriseBasedon
SVM
1,2 2,3
ZHENTong,FANYan-feng
( )
1DepartmentofControlScienceandEngineering,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074China
( + )
2CollegeofComputerScience,NorthwestPolytechnicalUniversity,Xian710072China
( )
3CollegeofInformationScienceandEngineering,HenanUniversityofTechnology,Zhengzhou450052China
:ThispaperintroducestheSu
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