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郭振亚 《数字社区&智能家居》2009,5(3):1661-1663
信用卡业务现在是银行很重要的资产业务,构建一个适用的个人信用评估模型十分重要。基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论.引入小样本学习的通用学习算法——支持向量机(SVM),建立了个人信用评估模型,通过与神经网络模型的比较.证实了该方法用于信用卡个人信用评估的有效性及优越性。 相似文献
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为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个方法相当,但新算法的运算速度明显比其他两个算法快。 相似文献
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郭振亚 《数字社区&智能家居》2009,(7)
信用卡业务现在是银行很重要的资产业务,构建一个适用的个人信用评估模型十分重要。基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,引入小样本学习的通用学习算法——支持向量机(SVM),建立了个人信用评估模型,通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于信用卡个人信用评估的有效性及优越性。 相似文献
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基于支持向量机的个人信用评估 总被引:9,自引:2,他引:9
银行系统使用许多方法去对个人贷款申请进行评估。支持向量机(SupportVectorMachines,SVMs)是一个很有前途的新技术,文章将支持向量机应用到信用评估中,和古典技术K最近邻法相比得到了比较好的结果。 相似文献
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分析NPA训练算法,指出其不足并提出改进措施。在第1类子循环的前半阶段采用Gilbert迭代,后半阶段采用NPA迭代,并提出界定这2个阶段的方法,利用中间计算结果优化了第2类子循环中的迭代过程。在不增加计算量的条件下,提高了算法收敛速度。基于该算法开发的自动分类模拟系统获得了较好的分类结果。 相似文献
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支持向量机在个人信用评估中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
个人信用评估在银行信贷业务中有着举足轻重的作用.为了提高银行对个人信用评估的准确率,将支持向量机应用到个人信用评估中,以德国信贷数据为数据集,采用网格-5折交叉验证方法获取核函数最优参数,然后选择不同的核函数及其最优参数进行训练建模,实验得出RBF核函数更适合该数据集.针对样本中数据小平衡的问题,通过改变权重的方式对不同类别设置不同的惩罚参数.实验结果表明,该方法在保证总的预测准确率较好的前提下,有效地平衡了第一类和第二类错误率,可以作为银行信贷决策的参考依据. 相似文献
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为了快速准确地对地区综合环境质量进行评价,提出了基于支持向量机的环境质量评估模型。并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评估分析。实验结果表明,支持向量机应用于环境质量评估无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性。 相似文献
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一种加权支持向量机分类算法 总被引:18,自引:1,他引:17
提出了一种加权C—SVM分类算法,并从理论上分析了算法的性能。该算法通过引入类权重因子和样本权重因子实现了类加权和样本加权两种功能。实验结果表明,该算法可以有效地解决由类大小不均衡引发的分类错误问题以及重要样本的错分问题。 相似文献
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基于支持向量机的烟叶感官品质评价 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机是一种新的机器学习算法,它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力。通过SVM在烟叶感官品质评价中的应用,研究了SVM的小样本学习、泛化能力和抗噪声扰动能力。 相似文献
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基于类内超平面的模糊支持向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
分析基于样本与类中心距离设计模糊支持向量机隶属度函数的缺点,使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的隶属度函数设计方法.该方法降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.最后数值实验表明,与传统的支持向量机和现有的3种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数可达到最好的分类效果而且速度快. 相似文献
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将支持向量机应用于储粮昆虫图像的边缘检测中,利用支持向量机两类分类的思想,借助“支持向量”分辨出图像的背景和目标从而检测了图像的边缘,探讨了图像的边缘检测的一种新方法。 相似文献
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基于支持向量机的财务预警模型与应用研究 总被引:7,自引:3,他引:7
提出了利用支持向量机建立财务预警系统、进行财务风险监控的方法,给出了财务评价指标体系及其量化方法,利用支持向量机的分类能力建立了财务预警的模型.最后利用上市公司的财务数据进行训练和评估,证明了基于支持向量机的财务预警模型的可行性和实用性,实验表明支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力. 相似文献
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一种新的软间隔支持向量机分类算法 总被引:3,自引:1,他引:3
软间隔支持向量机(SVM)分类算法是目前最具有代表性的模式分类算法之一,它在应用中的一个主要困难是确定控制参数C.提出一种新的软间隔SVM分类算法,通过松弛变量改变约束条件,允许数据点进入分离区域但不越过分类超平面,从而避免了参数C的确定问题.计算机实验和故障诊断实例表明,基于新算法的SVM分类器有较高的分类准确性和较好的泛化性能,能够实际应用于模式分类. 相似文献
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针对传统对支持向量机多类分类算法(Multi-TWSVM)中出现的模糊性问题,提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机(GA-DTTSVM)多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树,通过构建决策树可以分离样本的模糊区域,提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机(TWSVM)训练分类器,最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明,与决策树对支持向量机(DTTSVM)多类分类算法以及Multi-TWSVM相比,GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。 相似文献
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