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后验概率支持向量机在企业信用评级中的应用
引用本文:李翀,夏鹏.后验概率支持向量机在企业信用评级中的应用[J].计算机仿真,2008,25(5):256-258.
作者姓名:李翀  夏鹏
作者单位:1. 厦门大学信息科学学院,福建,厦门,361005
2. 浙江师范大学信息工程学院,浙江,金华,321004
摘    要:在支持向量机(Support Vector Machine)的分类问题中,训练样本的分类信息总是确定的,由此得到的分类指示函数也总是对新样本给出确定的分类信息,但是这种情况对一些不确定性问题并不恰当.利用贝叶斯规则,将样本的后验概率与传统支持向量机结合,得到了基于后验概率的支持向量机.在具体的算法上,引入了一个经验性的方法得到样本的后验概率.以某评级机构提供的企业信用评估数据库为研究对象.

关 键 词:关键词  支持向量机  后验概率  贝叶斯  非确定性问题  企业信用评级

Application of Posteriori Probability SVM in Enterprise Credit Assessment Model
LI Chong,XIA Peng.Application of Posteriori Probability SVM in Enterprise Credit Assessment Model[J].Computer Simulation,2008,25(5):256-258.
Authors:LI Chong  XIA Peng
Affiliation:LI Chong1,XIA Peng2 (1. Department of Automation,Xiamen University,Xiamen Fujian 361005,China,2. Information Engineering Institute Zhejiang Normal University Jinhua Zhejiang 321004,China)
Abstract:The classified information of the training sample is always certain in the classification problem of support vector machine. The indicator function obtained always gives a certain classification information to the new sample .But it is not appropriate to some uncertain problems. This paper obtains the SVM based on posteriori probability by utilizing the Bayes rule to combine posteriori probability with SVM. An experiential manner is proposed to estimate the posteriori probability of the training data.
Keywords:Support vector machine  Posteriori probability  Bayes  Uncertain classification problem  Enterprise credit assessment  
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