模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用

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	模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用
	姚潇; 余乐安
	2012
发表期刊	系统工程理论与实践
ISSN	1000-6788
卷号	032 期号:003 页码:549
摘要	支持向量机是近些年兴起的人工智能方法，并在信用风险分析领域得到了广泛应用。为了有效地减小在实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的干扰，在近似支持向量机的基础上，引入模糊隶属度的思想，提出了模糊近似支持向量机，使之不仅能保留近似支持向量机原有的优点，同时也可以减小奇异点和噪声对模型的干扰，从而进一步提高了分类判别能力。为验证模糊近似支持向量机的效果，利用两个公开的信用数据集进行实证研究。实证研究结果表明：与其它模型相比，所提出的模糊近似支持向量机能够显著地提高信用风险分类精度，具有较高的实用价值。
语种	英语
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/45562
专题	中国科学院数学与系统科学研究院
作者单位	中国科学院数学与系统科学研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	姚潇,余乐安. 模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用[J]. 系统工程理论与实践,2012,032(003):549.
APA	姚潇,&余乐安.(2012).模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用.系统工程理论与实践,032(003),549.
MLA	姚潇,et al."模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用".系统工程理论与实践 032.003(2012):549.