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结合BP神经网络和DS证据理论,将其有效地结合应用于商业银行的信用评估中。该方法通过对信用风险的输入数据特征进行分类,建立BP网络组,对网络组的输出,建立对于各类信用度的基本概率分配函数,最后利用DS证据理论融合,从而实现信用风险的最终决策。通过实际案例,验证了算法的可行性和有效性。
基于BP神经网络组和DS证据理论的信用风险评估算法
【摘 要】
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结合BP神经网络和DS证据理论,将其有效地结合应用于商业银行的信用评估中。该方法通过对信用风险的输入数据特征进行分类,建立BP网络组,对网络组的输出,建立对于各类信用度的
【机 构】
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哈尔滨工业大学管理学院
【出 处】
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合肥工业大学学报(社会科学版)
【发表日期】
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2009年5期
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