混合型银行客户信用评估智能化系统的研究

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本文研究、设计了一种混合型的银行客户信用评估智能化系统,该系统根据五种智能分类方法的评估结果,采用多数判断原则综合评价客户的信用等级高低,五种方法包括:最大熵值法、遗传算法与分类树的结合、神经网络法、小波网络法和支持向量机(Support Vector Machine)等。对于该系统的实例研究表明,信用评估的智能化具有占用资源少、评估时间快、评估精度高和适合大批量数据等优良性质,而混合系统由于采用多数原则,又能够有效地纠正个别方法所产生的误差,从而具有广阔的实际应用前景。
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