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近年来，商业银行信用风险的防范与管理一直备受各国重视。对其进行正确、有效的风险评估，应采用MATLAB工具和VisualC＋＋程序构建基于遗传神经网络的商业银行信用风险评估模型，即运用遗传算法对BP神经网络进行优化，使模型实现优势互补，来仿真实现可操作的信用风险评估系统。以某商业银行提供的样本数据进行的实证分析结果表明：运用遗传算法优化权值的BP神经网络比未优化的BP神经网络对于商业银行信用风险的评估会更准确快速。这为制定我国商业银行信用风险的评估研究提供了参考，具有一定的理论和现实意义。