BP人工神经网络在信用卡评估中的应用

随着经济的不断发展,金融业在经济发展中发挥着越来越重要的作用,各商业银行的信用卡业务也在逐渐增加,对银行客户的信用评估是否合理、科学、准确,关系着银行在办理信用卡过程中承担风险的大小。通过有效的信用评估,可以大大降低银行承担的风险。该文介绍了人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)、误差反向传递神经网络(简称BP人工神经网络)的网络结构和学习训练算法。并使用BP人工神经网络模型,将来自UCI Machine Learning Repository网站的三组数据输入到BP人工神经网络,通过创建不同的隐含层、设定不同输入层的神经元数及使用不同的训练方法来得到BP人工神经网络在信用卡评估的准确率及速度。结果发现,BP人工神经网络对信用卡信息的匹配和筛选具有较为理想的效果,对银行客户的信用评估有较好的推荐及参考作用,有利于商业银行在对申请信用卡用户的信用评估,及时减小了在办理信用卡过程中承担的风险,对金融风险的防控也起了重要的作用。     

人工神经网络BP算法在评价网站中的应用

简要介绍了人工神经网络BP算法的基本原理及其发展趋势,构建了网站的测评指标体系,探讨人工神经网络BP算法在评价网站中的应用。     

BP神经网络学习算法研究

对日前应用最广的人工神经网络——BP网络的学习算法及各种改进学习算法进行了分类比较和综合分析,并结合作者的研究结果对进一步研究BP网络及算法进行了探讨.     

BP神经网络在数据挖掘分类中的应用

结合人工神经网络对噪声数据具有高承受能力，且对未经训练的数据具有分类模拟能力的特点，讨论了在数据挖掘领域中利用BP网络进行数据分类的实现过程,描述并分析了BP算法.然后，针对银行业务中客户信用政策给出了实例分析，用该算法建立了一个分类模型，根据存款金额、贷款次数、及时还贷率等数据信息实现对客户信用等级的分类.     

人工神经网络BP算法简介及应用

BP网络是当前工程应用最广泛的一种人工神经网络。本论文主要介绍BP算法及BP网络的原理,并结合一个苹果分级的实例具体说明BP网络的应用。本研究具有一定的实用价值。     

基于神经网络的交通事件检测算法

回顾了几种传统的交通事件检测算法,提出从多层前向人工神经网络角度建立模型,并运用BP算法予以实现.在将BP算法与传统算法进行比较之后,发现BP算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向.     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

基于BP神经网络的滚动轴承智能诊断技术

人工神经网络的应用与研究是近几年迅速发展起来的一个国际性前沿研究课题.介绍了人工神经网络及BP神经网络算法,并对传统的BP算法进行改进.建立了基于BP神经网络动车组传动系统滚动轴承智能诊断系统方法,进行了状态识别神经网络训练与测试.通过对外环、内环、滚动体故障和正常情况下数据的计算、仿真和对比,分析了四种情况下在不同网络设计中的识别效率.基于BP神经网络测试的实际输出与期望输出值非常接近,该网络具有良好的识别性能.     

人工神经网络在河道水量还原计算中的应用

介绍了以水量平衡和降雨与径流相关关系为理论依托的河道水量还原计算的一些传统方法。在充分理解河道水量形成机理与人工神经网络原理的基础上,将人工神经网络BP算法运用于河道水量还原计算。以英国英格兰西北部IRWELL流域为例作了检验,实践证明,在没有充足资料的情况下,将人工神经网络BP算法用于河道水量还原计算中,能够较准确的演算出河道径流的形成机制,为资料匮乏地区的河道水量还原计算方法的研究提出了新的方向。     

Matlab在BP算法分析中的应用

人工神经网络是控制技术一个重要的发展分支,BP算法本身具有收敛较慢的特点.通过对BP算法的改进,可以提高BP算法的适用性,并利用Mathb对改进算法进行仿真分析以达到工程应用的目的.     

基于模糊影响图方法的商业银行信用风险评估

综合应用模糊集与影响图理论建立了模糊影响图方法,将其模型引入商业银行信用风险评估,在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊影响图的商业银行信用风险评估模型,说明了该模型的有效性.     

基于GP+BP的信用评估模型研究

文章通过结合遗传规划和神经网络,提出一种2阶段的混合信用评估模型,以弥补单一算法的不足,采用遗传规划学习提取IF-THEN规则,从而为决策者提供简洁的规则,同时采用BP神经网络以解决IF-THEN规则匹配失败的问题。通过UCI数据集上的仿真实验,验证了该模型的可行性,通过与相关模型比较,可得出其分类准确率高于一般的信用评估模型。     

基于混合系统的信用风险评估

提出一种基于混合系统的信用风险评估方法,用于识别和评价中国商业银行信用风险。用自适应共振神经网络模型进行风险的定量分析,用专家系统进行定性分析,结合定量分析的结果,给出分析结论。实证分析的结果表明,对于统计方法和BP模型而言,自适应共振模型的误判率低,且风险分类的精度高,从而提高了整个混合系统评估的准确性。该方法具有较强的可操作性,可以得到较好的评估效果,适合于于中国的信用风险数据基础薄弱的情况。     

一种应用神经网络技术的威胁估计算法

在对现有威胁估计算法分析的基础上，结合神经网络技术，提出了于BP神经网络模型的威胁估计算法，利用神经网络良好的自适应能力和自学习能力，通过样本数据训练，提高威胁估计算法的准确性和适应性。     

基于MBBC算法的电信客户信用度评分模型

客户信用度是评价客户欠费风险的指标.目前国内对电信客户信用度评估采用线性公式,其对相关客户属性的权值进行简单的相加,但是实际客户信用度与各相关属性之间并不是简单的线性关系,而是非线性关系.因此,针对电信客户信用度评分问题,提出了一种应用马尔科夫毯贝叶斯网络分类器建立模型的方法.实验结果显示,该算法建立的客户信用度评分模型简洁、易懂和准确率高.     

基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高.     

一种考虑补偿信用风险资本要求的算法

基于现行法定资本体制不考虑信用投资组合的多样化和限制空头信用风险头寸的补偿能力，设计了一种考虑补偿的信用风险资本要求的计算方法．该算法根据信用等级决定风险权重，可以更精确地测定信用风险资本．采用期限分段方法建立一个期间结构，区分当前和远期信用风险，考虑多头与空头信用风险头寸间的补偿．     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

基于不平衡数据的个人信贷违约测度探索

针对个人信贷风险评估中存在的类别不平衡问题,为了提升信贷违约客户的识别能力,提出基于欠采样改进的集成模型。该模型从“数据”层面进行批量欠采样处理,从“算法”层面对现有的集成模型进行再次集成。在UCI台湾信用卡信贷数据集上,结合模型整体效果的测度AUC值、精度方面的测度F1值和区分度指标KS值进行评估。结果表明,基于欠采样改进的Batch-US-集成模型总能取得更优结果,其中属Batch-US-Xgboost模型最优,接着对Batch-US-集成模型的子模型个数和模型有效性进行探索,证实了子模型个数并非越多越好的结论。改进后的Batch-US-集成模型能够有效提升信贷风险违约预测的效果。     

人工神经网络在大学生个人信用评价中的应用

建立合理的大学生个人信用评价方法是规避信用风险、顺利实施国家助学贷款的一项重要工作。利用神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等特性,将三层BP神经网纠应用于大学生个人信用评价,使用MATLAB软件对16个样本进行网络训练与测试,模型输出与目标输出的最大误差只有2.92％,仿真结果表明应用BP神经网络进行大学生个人信用评价是行之有效的。