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分类号
杂志ISSN号
基于核主成分的支持矢量机信用评级
作者姓名:
张勇
郑建国
作者单位:
东华大学管理学院
摘 要:
本文提出模糊支持矢量机的模糊规则提取方法,针对当前SVM的常见模型参数选择的方法的不足,引入遗传算法的自动模型选择优化方法;考虑到信用评级数据的非线性特征,提出了新的信用评级核主成分(KPCA)的特征提取方法,减少指标间的相关性,提高模型的预测精度;使用上市公司数据进行了实证分析,实验结果证明了该信用评级方法优于神经网络的方法,证明了该方法适用性。
关 键 词:
信用评级
模糊支持矢量机
核主成分
神经网络
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