| 基于人工智能贷款风险分类的系统设计 |
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| 引用本文： | 杨保安,徐晶,查秋野.基于人工智能贷款风险分类的系统设计[J].管理工程学报,2003,17(2):45-49. |
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| 作者姓名： | 杨保安 徐晶 查秋野 |
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| 作者单位： | 东华大学,管理学院,上海,200051 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,9977086, |
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| 摘 要： | 近年提出的贷款风险五级分类法,需考虑财务、非财务、现金流量、信用支持及逾期时间等诸方面要素的影响.由于涉及有定量因素也有定性因素分析,这给处理分类问题带来一定的复杂性.为此本文探讨将人工智能技术中的神经网络和专家系统应用于贷款风险分类研究.文中用BP神经网络进行财务分析,而运用专家系统采用"规则组"的知识表示策略,对其它诸因素及分类综合进行了分析.从而得出了最终的贷款风险分类等级.
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| 关 键 词： | 贷款风险分类 BP神经网络 专家系统 知识表示策略 |
| 文章编号： | 1004-6062(2003)02-0045-05 |
| 修稿时间： | 2001年11月26 |
A Study of Systems Designing for Loans Risk Classification Based on Artificial Intelligence |
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