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商业银行监管的SOM神经网络的分类方法
引用本文:熊熊,张维.商业银行监管的SOM神经网络的分类方法[J].系统工程理论与实践,2002,22(6):26-32.
作者姓名:熊熊  张维
作者单位:天津大学系统工程研究所
基金项目:国家自然科学基金 ( 79790 1 30 ),教育部“跨世纪优秀人才培养计划”基金 ( 96 -1 70 )
摘    要:商业银行非现场监管在整个商业银行监管体系中占有中枢神经的地位 .该文将商业银行非现场监管作为模式识别分类问题进行研究 ,提出了在商业银行监管中应用基于自组织特征映射神经网络的分类模型 .然后 ,以实际数据为基础进行了商业银行分类识别 ,并进行了相应的分析 ,从而验证了模型的有效性 .

关 键 词:非现场监管  分类  神经网络  自组织特征映射    
文章编号:1000-6788(2002)06-0026-07
修稿时间:2000年9月6日

Off-site Commercial Banking Regulation Based Self-organizing Feature Map Neural Networks
XIONG Xiong,ZHANG Wei.Off-site Commercial Banking Regulation Based Self-organizing Feature Map Neural Networks[J].Systems Engineering —Theory & Practice,2002,22(6):26-32.
Authors:XIONG Xiong  ZHANG Wei
Institution:Institute of Systems Engineering,Tianjin University
Abstract:Being the core of the off-site commercial banking regulation systems, the off-site banking regulation system play a key role in the entire banking regulation system. In this paper, we regard the off-site regulation as a kind of pattern recognition, and we present a new model based self-organizing feature map neural networks. Using this model, we classified commercial bank from the practice data and made a corresponding analysis of the result. The effectiveness of the proposed approach is clearly demonstrated by the experiment results.
Keywords:off-site regulation  classification  neural networks  self-organizing feature map  
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