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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.
一种基于神经网络和决策树的信用评估新方法
【摘 要】
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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
【机 构】
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天津大学管理学院
【出 处】
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武汉科技大学学报：社会科学版
【发表日期】
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2005年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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