正在进行安全检测...
ResearchintotheCreditEvaluationModelofSmallandMicroBusinesses
BasedonIDGSO-BPComprehensiveMethod作者：胡贤德[1];曹蓉[2,3];李敬明[1,2];阮素梅[4];方贤[1]作者机构：[1]安徽新华学院信息工程学院,安徽合肥230088[2]合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009[3]合肥工业大学人事部,安徽合肥230009[4]安徽财经大学商学院,安徽蚌埠230030出版物刊名：运筹与管理页码：132-139页年卷期：2017年第4期
主题词：小微企业信用风险评估离散型萤火虫算法BP神经网络
摘要：针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中，随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷，借助群智能萤火虫（GSO）算法，提出一种基于改进离散型萤火虫（IDGSO）算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO—BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架，在学习过程中引入离散型萤火虫算法，优化设计神经网络的网络结构与连接权值，得到一组相对合适的权值与阈值，再进行新一轮网络训练，以“均平方误差最小”为评价准则，产生网络的输出结果，以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明，该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GA。BP模型及连续GSO—BP模型有较明显优势。因此，IDGSO—BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确
性。
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