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BP算法在资信评估中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。提出一种新的企业资信评估模型,该模型将蚁群算法和神经网络结合起来,使其既具有神经网络的广泛映射能力,又有蚁群算法带来的高效率,全局收敛,分布式计算等特点。实验表明,基于蚁群算法的神经网络对企业资信评估有着良好的性能。
基于蚁群算法的神经网络在企业资信评估中的应用
【摘 要】
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BP算法在资信评估中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。提出一种新的企业资信评估模型,该模型将蚁群算法和神经网络结合起来,使其既具有神经网络的广泛映射能力,又有蚁群算法带来的高效率,全局收敛,分布式计算等特点。实验表明,基于蚁群算法的神经网络对企业资信评估有着良好的性能。
【机 构】
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四川大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2007年12期
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