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提出了一种基于遗传算法改进的神经网络企业信用评级模型.利用BP神经网络自适应和自学习的特点,通过遗传算法实现对神经网络连接权重和阈值的修正与优化,在一定程度上解决了BP神经网络存在收敛速度较慢和可能落入局部最小点的问题.实验表明,该模型在企业信用评级上有着较高的准确率,具有很好的应用价值.
基于遗传神经网络的企业信用评级模型研究
【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法改进的神经网络企业信用评级模型.利用BP神经网络自适应和自学习的特点,通过遗传算法实现对神经网络连接权重和阈值的修正与优化,在一定程度上解决了B
【机 构】
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长春工业大学人文信息学院,长春工业大学软件职业技术学院
【出 处】
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东北师大学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年03期
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