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基于改进支持向量机的个人信用评估研究

作 者: 刘夫成
导 师: 高尚
学 校: 江苏科技大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 聚类 个人信用评估 支持向量机 K均值 支持向量回归
分类号: TP181
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要


个人信用评估对我国个人信贷消费的发展和社会经济的健康运行有着重要的作用。但是由于目前我国个人信用制度发展较晚,个人信用管理手段与评估方法还无法满足当前经济发展的需求,这些都严重阻碍了个人消费和信贷规模的发展。因此,寻找科学合理的个人信用评估方法,对推动我国信用体系建设和社会经济发展有着重要的理论价值和现实意义。本文以个人信用评估为研究对象,详细介绍了个人信用评估研究的背景和现状,对现在个人信用评估常用的数理统计和人工智能方法进行了分析总结。由于个人信用评估所特有的特点,这些方法都存在着缺点和不足。而支持向量机学习只受较少的支持向量的影响,避免了维数灾难,而且具有良好的鲁棒性。因此,本文将支持向量机的方法应用到了个人信用评估中。本文在深入研究了聚类的算法和支持向量机的理论的基础上,设计和实现了基于聚类和支持向量机的个人信用评估模型,并进行了仿真实验,对模型预测的准确率和计算时间进行比较,证明了基于聚类和支持向量机的个人信用评估方法优于传统的个人信用评估方法。另外本文还给出了一种基于支持向量回归机和“信用度”概念的个人信用“信用度”的评估预测方法,首先利用聚类分析给出样本的“信用度”,再利用“信用度”作为输出对支持向量回归进行训练,最后利用得到的模型对样本“信用度”进行预测。这种方法不仅有着良好的性能,而且可以量化的预测个人的“信用度”,更加的直观和贴近实际。文章的最后对全文的工作进行了总结和展望。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-12
第1章 绪论  12-19
  1.1 研究背景  12-13
  1.2 个人信用评估研究现状  13-15
    1.2.1 个人信用评估的概念  13-14
    1.2.2 个人信用评估的发展历史  14
    1.2.3 个人信用评估的研究现状  14-15
  1.3 论文主要研究内容安排  15-19
第2章 个人信用评估的主要方法  19-27
  2.1 专家预测法  20
  2.2 数理统计方法  20-23
    2.2.1 数学规划方法  20-21
    2.2.2 回归分析法  21-22
    2.2.3 判别分析法  22-23
  2.3 非参数方法  23-24
    2.3.1 K近邻分析法  23-24
    2.3.2 聚类分析法  24
  2.4 人工智能的方法  24-26
    2.4.1 决策树方法  24
    2.4.2 人工神经网络方法  24-25
    2.4.3 专家系统  25-26
  2.5 本章小结  26-27
第3章 统计学理论与支持向量机  27-39
  3.1 机器学习问题  27-28
  3.2 统计学理论  28-31
    3.2.1 基本学习问题  28-29
    3.2.2 VC 维理论  29
    3.2.3 推广性的界理论  29-30
    3.2.4 结构风险最小化原则  30-31
  3.3 支持向量机理论  31-37
    3.3.1 线性支持向量机  31-34
    3.3.2 广义线性支持向量机  34
    3.3.3 支持向量机模型及核函数  34-36
    3.3.4 支持向量机的变形算法  36-37
    3.3.5 支持向量机与传统统计学模型的比较  37
  3.4 本章小结  37-39
第4章 基于聚类分析和支持向量机的个人信用评估  39-49
  4.1 K-means 聚类算法  39-40
  4.2 基于 K 均值聚类与 SVM 的预测模型  40-45
    4.2.1 数据集选择  41
    4.2.2 数据的归一化  41
    4.2.3 SVM 的核函数选择和参数寻优  41-43
    4.2.4 基于 K 均值与 SVM 的基本思想  43-45
  4.3 实验结果与分析  45-47
  4.4 本章小结  47-49
第5章 基于支持向量回归的个人信用度预测模型  49-61
  5.1 个人信用度  49-50
  5.2 支持向量回归机  50-55
    5.2.1 线性 SVR  51-54
    5.2.2 非线性 SVR  54-55
  5.3 层次聚类法  55
  5.4 基于聚类和支持向量回归机的个人信用度预测  55-57
  5.5 实例分析  57-60
  5.6 本章小结  60-61
结论  61-63
  1 对本文研究的总结  61
  2 对未来工作的展望  61-63
参考文献  63-67
攻读硕士学位期间发表的学术论文  67-68
致谢  68-69
详细摘要  69-73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
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