| 一种基于神经网络和决策树的信用评估新方法 |
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| 引用本文： | 赵静娴,杨宝臣.一种基于神经网络和决策树的信用评估新方法[J].武汉科技大学学报(社会科学版),2005,7(2):36-39. |
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| 作者姓名： | 赵静娴 杨宝臣 |
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| 作者单位： | 天津大学,管理学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(70471051) |
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| 摘 要： | 分析了数据挖掘在国内外金融领域的应用及研究现状,提出了一种基于神经网络和决策树相结合的信用评估新方法。该方法通过RBF神经网络,进行条件属性裁减,并利用决策树抽取出评估规则。此方法利用神经网络的“黑箱”工作特性,选择重要条件属性,并利用决策树自动生成评估规则,大大提高了信用评估的效率和客观性。
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| 关 键 词： | 金融数据挖掘 信用评估 RBF神经网络 决策树 |
| 文章编号： | 1009-3699(2005)02-0036-04 |
| 修稿时间： | 2005年2月22日 |
A New Bank Credit Evaluation Method Based on Neural Network and Decision Tree |
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| Zhao jing-xian,YANG Bao-chen.A New Bank Credit Evaluation Method Based on Neural Network and Decision Tree[J].Journal of Wuhan University of Science and Technology(Social Science Edition),2005,7(2):36-39. |
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| Authors: | Zhao jing-xian YANG Bao-chen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | finance data mining credit evaluation RBF neural network decision tree |
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