模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用 | |
姚潇; 余乐安 | |
刊名 | 系统工程理论与实践
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2012 | |
卷号 | 032期号:003页码:549 |
ISSN号 | 1000-6788 |
英文摘要 | 支持向量机是近些年兴起的人工智能方法,并在信用风险分析领域得到了广泛应用。为了有效地减小在实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的干扰,在近似支持向量机的基础上,引入模糊隶属度的思想,提出了模糊近似支持向量机,使之不仅能保留近似支持向量机原有的优点,同时也可以减小奇异点和噪声对模型的干扰,从而进一步提高了分类判别能力。为验证模糊近似支持向量机的效果,利用两个公开的信用数据集进行实证研究。实证研究结果表明:与其它模型相比,所提出的模糊近似支持向量机能够显著地提高信用风险分类精度,具有较高的实用价值。 |
语种 | 英语 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/45561] ![]() |
专题 | 中国科学院数学与系统科学研究院 |
作者单位 | 中国科学院数学与系统科学研究院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 姚潇,余乐安. 模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用[J]. 系统工程理论与实践,2012,032(003):549. |
APA | 姚潇,&余乐安.(2012).模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用.系统工程理论与实践,032(003),549. |
MLA | 姚潇,et al."模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用".系统工程理论与实践 032.003(2012):549. |
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