| 多层感知器信用评价模型研究 |
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| 引用本文： | 庞素琳,王燕鸣.多层感知器信用评价模型研究[J].中山大学学报(自然科学版),2003,42(4):118-122. |
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| 作者姓名： | 庞素琳 王燕鸣 |
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| 作者单位： | 中山大学岭南学院∥数学与计算科学学院,广东,广州,510275 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金资助项目 (0 2 174 3) |
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| 摘 要： | 建立多层感知器(MLP)神经网络信用评价模型，用来对我国2000年96家上市公司进行信用评级。按照各上市公司的经营状况分为“好”、“中”、“差”三类，每一类由32家上市公司构成数据样本。对于每一家上市公司，主要考虑其经营状况的四个主要财务指标：每股收益，每股净资产，净资产收益率和每股现金流量，所有数据都来自于2000年上市公司年报。对于MLP网络结构，隐层结点的个数是采用试验的方法来确定的。先从1个开始，然后逐个逐个地增加，一直增加到不能再改善网络性能为止。仿真结果表明，多层感知器信用评价模型分类的准确率达到79．17％。此外，还详细给出MLP网络模型的学习算法和步骤。
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| 关 键 词： | 神经网络 多层感知器 信用评价模型 |
| 文章编号： | 0529-6579(2003)04-0118-05 |
| 修稿时间： | 2003年1月13日 |
Study on Miltilayer Perceptron Credit Scoring Model |
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| PANG Su_lin,WANG Yan_ming.Study on Miltilayer Perceptron Credit Scoring Model[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2003,42(4):118-122. |
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| Authors: | PANG Su_lin WANG Yan_ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural network miltilayer perceptron credit scoring model |
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