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| 基于改进天牛群算法优化SVM的个人信用评估 | |
| 作者姓名： | 陈静静 刘升 |
| 摘 要： | 由于支持向量机(SVM)的分类性能受参数影响较大,为了提高SVM在个人信用评估中的精度,提出基于改进天牛群算法优化SVM的个人信用评估方法.在对天牛的速度更新时加入天牛的自身判断,更加贴合生物觅食本性;通过改进收缩因子来优化学习因子,更好地协调局部与全局搜索之间的平衡;引入正态分布函数,自适应调整步长,改善算法收敛速度... |
| 关 键 词： | 支持向量机 信用风险评估 天牛群算法 参数优化 随机森林 |
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