【摘 要】
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在分析信用评估重要性和信用评估国内外现状的基础上,提出了用于企业信用评估的指标体系,给出了指标体系中离散数据的量化方法和指标数据的归一处理方法。根据这一指标体系建
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(60274050)
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在分析信用评估重要性和信用评估国内外现状的基础上,提出了用于企业信用评估的指标体系,给出了指标体系中离散数据的量化方法和指标数据的归一处理方法。根据这一指标体系建立了基于BP神经网络的企业信用3层神经网络评估模型。该模型通过给定的教师数据训练后,具有了对企业信用的预测功能。实验结果证明,该模型用于企业信用评估,减少了企业信用评估传统的定性方法中权重确定的人为因素,评估正确率达到了92.2%。
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