基于自组织学习阵列的个人信用卡申请的风险评估
冯建1
邱菀华2
Janusz Starzyk3
1.北京航空航天大学 经济管理学院,北京 100191;School of Electrical Engineering and Computer Science,Ohio University,Ohio 457012.北京航空航天大学,经济管理学院,北京,1001913.School of Electrical Engineering and Computer Science,Ohio University,Ohio 45701
摘要：讨论了自组织学习阵列用于解决个人信用卡申请的风险评估问题.建立了16层、每层14个格点的阵列模型,每个格点都执行基于信息熵估计的学习算法,根据所有格点的统计权重信息对输人数据进行分类,从而可通过训练后的阵列网络确定个人信用卡申请的风险,据此做出决定.在试验数据上的应用表明:与传统神经网络方法相比,该方法可产生更好的结果.
关键词：自组织学习阵列熵信用卡申请风险评估
分类号：C931.9(管理技术与方法)
资助基金：国家自然科学基金(70871002)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 71-75 )
英文信息