基于RBF神经网络的商业银行客户信用评级

发布时间：2018-04-28 07:38

  本文选题：神经网络 + 信用评级　； 参考：《统计与决策》2010年02期

【摘要】：文章旨在为商业银行提出一种较科学的企业信用等级评定方法——基于RBF神经网络的企业信用的评级方法。提出了客户信用的评价指标;并利用RBF神经网络模拟各评价指标和客户企业实际信用之间的复杂非线性关系。本文使用matlab编程建立RBF神经网络,并通过试算法确定隐含层神经元的个数和径向基函数的分布密度(spread)取值,使所得网络仿真效果达到最佳。
[Abstract]:The purpose of this paper is to put forward a more scientific method of enterprise credit rating for commercial banks, which is based on RBF neural network. The evaluation index of customer credit is put forward and the complex nonlinear relationship between each evaluation index and the actual credit of customer enterprise is simulated by using RBF neural network. In this paper, RBF neural network is established by matlab programming, and the number of neurons in hidden layer and the distribution density of radial basis function are determined by trial algorithm.
【作者单位】： 浙江大学土木工程管理研究所;
【分类号】：F830.5;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1814376