【摘 要】
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随着中国信用卡市场的急速发展,信用卡消费行为的风险评估已成为业界研究的一个重要方向。目前风险预测的研究常采用单一的BP神经网络算法,但该算法存在一些固有缺点,如易陷
【机 构】
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上海金融学院信息管理学院,上海财经大学信息管理与工程学院
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随着中国信用卡市场的急速发展,信用卡消费行为的风险评估已成为业界研究的一个重要方向。目前风险预测的研究常采用单一的BP神经网络算法,但该算法存在一些固有缺点,如易陷入局部极小点、收敛速度较慢等,这些缺点会影响风险预测的效果。针对单一BP神经网络算法的不足,提出了一种将BP神经网络算法与遗传算法相结合的混合算法,它以BP神经网络作为基础,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,并通过数据集的实验证明该混合算法要优于单一BP神经网络算法,可以有效提高信用卡消费行为风险评估中的检测率和准确率。
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