基于DBN的线上供应链金融信用风险研究 |
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引用本文: | 徐荣贞,何梦珂.基于DBN的线上供应链金融信用风险研究[J].会计之友,2021(11):61-67. |
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作者姓名: | 徐荣贞 何梦珂 |
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作者单位: | 天津科技大学经济与管理学院 |
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摘 要: | "互联网+"背景下,针对如何解决深度挖掘线上供应链金融大数据背后信用风险的问题,提出了一种基于深度信念网络(DBN)的线上供应链金融信用风险评估方法.首先,建立了由受限玻尔兹曼机(RBM)和分类器SOFTMAX构成的深度信念网络评估模型,并利用该模型对三类数据集进行性能评估测试;其次,运用因子分析法从21个指标中甄选8个指标,输入到RBM中进行转换,形成更为科学的评估指标,再将指标输入到SOFTMAX中进行评估;最后,将这种基于DBN的线上供应链金融信用风险评估方法应用到实例中进行了验证.结果表明:该方法的评估准确率达96.04%,与SVM法、Logistic法相比较,具有更高的评估准确率和更好的合理性.
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关 键 词: | 线上供应链金融 信用风险 深度学习神经网络 DBN模型 因子分析 |
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