【摘 要】
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研究解决中小企业信贷存在信息不对称而导致的融资难、不良率高的问题,建立高精度分类预测模型迫在眉睫,但是由于中小企业信用评估特征多而复杂且冗余度高,使得寻找评估分类
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61262074);广西可信软件重点实验室开放课题(kx201101);广西高校优秀人才资助计划(桂教人201065);广西自然科学回国基金(2012GXNSFCA053009);桂林电子科技大学研究生创新项目(YJCXS201542)
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研究解决中小企业信贷存在信息不对称而导致的融资难、不良率高的问题,建立高精度分类预测模型迫在眉睫,但是由于中小企业信用评估特征多而复杂且冗余度高,使得寻找评估分类器的最优评估特征集成为难点问题,也是导致目前评估分类精度不高的关键因素。为了解决以上难点问题得到高精度信用评估模型,在使用粒子群神经算法(PSO-BP)的前提下,提出使用专家领域知识产生的综合权重对原始数据集进行特征选取,以及提出基于L2范数改进的logistic回归分类器对原始数据集进行特征提取,将上述两者结果合并构成最优特征集导入PSO-BP学习,建立中小企业信用优化评估模型。实验结果表明,提出的优化评估模型提高了特征集质量,提高了信用评估的精度,从而验证了优化模型的有效性。
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