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基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统

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本发明提供一种基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统，包括获取信用卡用户的属性数据，并进行归一化处理，得到训练样本集和测试样本集；初始化训练样本的分布权值，确定BP神经网络结构，初始化BP神经网络的参数；利用训练样本，训练T个BP神经网络弱分类器；根据T个弱分类器得到强分类器，即用于信用卡用户违约预测的BP_Adaboost模型，以根据信用卡用户的属性数据预测是否会违约。本发明的基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统根据银行信用卡用户的历史信用信息进行数据分析、训练，建立BP_AdaBoost模型，提升了信用卡用户违约预测的准确度。

著录项

公开/公告号CN106529729A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-03-22

原文格式PDF
申请/专利权人同济大学;
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申请/专利号CN201611024047.7
发明设计人蒋昌俊;闫春钢;丁志军;张亚英;许朴;
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申请日2016-11-18
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q40/02(20120101);G06K9/62(20060101);
代理机构31219 上海光华专利事务所;
代理人高园园
地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号
入库时间 2023-06-19 01:49:42

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-06

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20170322 申请日:20161118

发明专利申请公布后的驳回
2017-04-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20161118

实质审查的生效
2017-03-22

公开

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