【摘 要】
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为了准确、高效地评估养老保险补贴介入的风险产生概率与危害程度,改进BP神经网络下的养老保险介入风险的评估系统。以创建一个通用的养老保险补贴介入风险的评估环境为前提,
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金青年项目(QC2018086)
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为了准确、高效地评估养老保险补贴介入的风险产生概率与危害程度,改进BP神经网络下的养老保险介入风险的评估系统。以创建一个通用的养老保险补贴介入风险的评估环境为前提,设计包含五大模块的养老保险补贴介入风险评估系统总体框架,采用贝叶斯正则化算法优化BP神经网络的权值和学习率,并将养老保险补贴介入风险指标作为优化后的BP神经网络的输入向量,根据网络获得参数最优解,集成养老保险介入风险评估信息,实现养老保险补贴介入风险评估。实验结果表明,该系统具备较高的养老保险补贴介入风险评估效率,可有效评估出不合理的风险因素,
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