【摘 要】
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针对当前银行对在客户信用评估中,评价指标维度高、样本冗余等问题,结合当前的智能化技术,提出一种基于粒子群算法-决策树的银行风险监控系统。为实现该系统,首先通过PSO粒子
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针对当前银行对在客户信用评估中,评价指标维度高、样本冗余等问题,结合当前的智能化技术,提出一种基于粒子群算法-决策树的银行风险监控系统。为实现该系统,首先通过PSO粒子群算法对样本进行约简,以减少样本维度;然后通过构建决策树集成的方式,提高传统决策书算法的识别能力,由此实现对风险评估模型的构建;然后对风险监管系统的功能架构、网络架构等进行设计。最后通过测试,表明上述信用评估算法在违约识别上,具有较高的识别率。
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