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为了在电源评估顾客的信用风险，精确出售，新混乱寻找和模糊神经网络(FNN ) 混合算法被建议。由与混乱寻找结合， FNN 的学习能力显著地被提高。顾客“电源供应企业的实际信用缺陷数据被收集继续真实评估，它能为模型被当作例子。结果证明建议方法关于预报的精确超过传统的统计模型并且有实际价值。与平常的 FNN 和 ANN 的结果相比，建议算法的精确能被 2.2% 和 4.5% 分别地提高。