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基于改进RBF神经网络的银行个人信用评级 总被引：1，自引：0，他引：1
研究RBF神经网络在个人信用评级中的应用.针对传统的RBF神经网络无法处理非数值型数据和对初始中心的选取及异常值十分敏感等问题,提出一种基于模糊K-Prototypes算法的RBF神经网络,提高了处理分类型数据及混合型数据的能力,并且改进的模糊K-Prototypes算法有助于降低模型对初始中心选取和异常值的敏感性.将改进前后的模型分别应用于商业银行的个人信贷评级中,结果表明,改进后的模型预测精度和稳健性都优于传统的RBF模型. 相似文献
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针对银行CRM中的海量客户历史数据问题,本文采用决策树算法和BP神经网络算法,选取部分客户业务数据分别进行分类预测实验,实验结果表明利用上述算法可以较好地解决银行中对客户分类预测的需求。 相似文献
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在系统参数未知情况下,利用RBF神经网络自动建立动态模型,能快速跟踪非线性函数,具有很强分类能力。提出利用RBF神经网络对图书进行分类的基本方法。经与BP神经网络仿真的诊断结果对比,证明RBF神经网络具有收敛速度快、输出误差和离散性小的优点,并论证了该方法对图书分类的有效性。 相似文献
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《科技通报》2017,(4)
软件错误是软件开发过程中经常出现的问题,有效地定位错误能够提高软件开发的效率。通过对软件运行时信息的收集与分析,从机器学习的角度提出了一种将蜂群算法与RBF神经网络结合的软件错误定位模型。首先,利用蜂群算法克服RBF神经网络由于隐层节点中心值随机化而导致的网络性能较差的问题,对RBF神经网络模型进行优化与改进。然后,对程序运行过程中的相关信息进行编码,将此编码作为蜂群神经网络模型的训练数据集。最后,根据虚拟测试集进行软件错误定位,实验过程中选用Siemens Suite套件进行了仿真实验。实验结果表明,结合蜂群算法优化与RBF神经网络的软件错误定位方法在软件错误定位方面能够表现出较好的性能。 相似文献
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提出一种基于云理论和神经网络构造决策树的文本分类方法。运用云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树。这种方法结合了神经网络的学习算法和决策树的推理方法,具有神经网络的学习能力,并且应用了云发生器对处理不确定性的能力。更符合人类的思维方式,从而进一步提高了文本分类的效率、准确性和可靠性。 相似文献
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一种改进的SVM决策树文本分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
将SVM和二叉决策树结合起来构成SVM决策树的方法能够较好地解决多类文本分类问题,在此基础上引入了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的类间可分性度量方法,对SVM决策树分类器进行改进,实验表明,该方法有效地提高了SVM决策树多类分类器的分类精度和速度. 相似文献
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将多分类器融合技术用于CRM中的客户分类研究,以提高分类性能。以决策树作为基本分类器,引入最小二乘技术进行多分类器线性融合。实证结果显示,4种不同的融合方案的分类性能均胜过任一基本分类器,甚至优于基于遗传算法的神经网络融合分类结果,从而表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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本文在介绍客户细分理论和数据挖掘技术的基础上,提出了一种基于聚类算法和RBF神经网络的电信客户细分模型,并通过大量现实数据的训练,得到了比较理想的细分结果,验证了模型的合理性、有效性和实用性。 相似文献
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旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型。最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型。 相似文献
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基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。 相似文献
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探讨C4. 5决策树、支持向量机分类器在新疆地方性肝包虫CT图像分类中的应用。使用sym4小波变换方法对预处理的图像进行特征提取,运用统计学方法筛选出最优的特征子集,并构建C4. 5决策树分类模型和支持向量机分类模型,进一步对模型的准确性、召回率等进行评估。结果显示,3种CT图像两两分类和综合分类时,C4. 5决策树分类模型的分类精度都明显高于支持向量机分类模型,C4. 5决策树分类模型的分类精度均达到87%以上,分类效果较好。实验结果表明,将C4. 5决策树分类器应用于肝包虫CT图像的分型中,为肝包虫病影像学诊断提供了一定的依据,也为后续新疆地方性肝包虫病计算机辅助诊断系统的研发奠定了基础。 相似文献
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运用分类数据挖掘技术中决策树算法和神经网络算法,建立适合地面战场复杂背景下的情报数据分类算法模型,并将该算法模型运用于情报分析系统,对实现目标情报分析处理的自动化进行了有益的探讨. 相似文献
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为解决图书馆文献采购经费预算这一问题,利用RBF神经网络,建立图书馆文献经费预测模型.结合北京建筑工程学院图书馆2000-2012年文献经费实际进行Matlab仿真,实验表明RBF神经网络模型能有效预测图书馆文献经费. 相似文献
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在电子商务交易过程中,网银客户安全尤为重要。为保证网银安全,为网上交易提供一个良好的平台,引用数据挖掘方法中的决策树模型,利用网银客户基本信息、操作记录、交易信息及欺诈案例,对客户进行分类,确认网银风险客户,进而采用合理措施保障合法用户安全。该模型在应用过程中有效提高了银行监管风险客户的准确率。 相似文献
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交通流量预测是智能交通系统研究的重要组成部分。提出了一种粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。该方法以误差能量函数为适应度函数,利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化,有效克服交通流量数据非周期性、非线性和随机性等问题。仿真实验结果证明比单纯用RBF预测模型精度高、收敛速度快,表明粒子群优化的RBF神经网络模型具有良好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
研究针对海量数据流的分类方法,构建分类结果评判数学模型,保证分类系统的稳定性。与静态数据相比,数据流具有动态变化性、传输高速性、高维有序性以及规模宏大性,且存在概念漂移的现象,采用传统的分类方法进行数据流分类,很难处理其中大量的不确定性信息,分类的准确率较低、耗费时间长,无法达到理想的分类效果。为此,提出基于改进决策树算法的海量数据流分类方法。针对原始数据中的冗余进行预处理,去除冗余,提高分类效率,采用改进决策树算法,建立海量数据流决策树分类模型,并依据模糊粗糙集理论构建评判数学模型,对分类结果进行评价。实验结果表明,采用改进的分类方法进行海量数据流分类,能够有效的提高分类系统的稳定性与运行效率,保证分类结果的准确性,能够满足实际的应用需求。 相似文献
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电子商务客户流失三阶段预测模型 总被引：5，自引：0，他引：5
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型.首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阚值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断.结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法. 相似文献