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基于粗糙集神经网络的商业银行信贷风险研究

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本文在对信贷风险的涵义和特点进行分析的基础上提出了一种基于粗糙集BP神经网络预测方法。该方法克服了单纯的BP神经网络方法因为数据量太大、处理速度慢、解释能力差等缺点。结果表明,与传统的logistic回归模型相比,粗糙集一神经网络系统对检验样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的分类方法。

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来源
《2008年国际应用统计学术研讨会》|2008年|1-6|共6页
会议地点烟台
作者
王吉培; 张志伟;
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作者单位

中国现场统计研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信贷;电子计算机的应用;
关键词
粗糙集; BP神经网络; 商业银行; 信贷风险; logistic回归;

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