DESIGNING A HYBRID INTELLIGENT MINING SYSTEM FOR CREDIT RISK EVALUATION

查看全文 作　　者：Lean [1]YU;Shouyang [1]WANG;Fenghua [2]WEN;Kin Keung [3]LAI;Shaoyi [4]HE

机构地区：[1]Institute of Systems Science, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China.;[2]School of Economy and Management, Changsha University of Science ~ Technology, Changsha 410076, China.;[3]Department of Management Sciences, City University of Hong Kong, Tat Chee Avenue, Kowloon, Hong Kong.;[4]Department of Information Systems and Operations Management, College of Business Administration, Cali fornia State University San Marcos, San Marcos, CA 92096-0001, USA.

出　　处：《Journal of Systems Science & Complexity》索引2008年第21卷第4期,共13页

基　　金：This research was partially supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.70221001,70701035;the Knowledge Innovation Program of the Chinese Academy of Sciences under Grant Nos.3547600,3046540,3047540;the Key Research Institute of Philosophies and Social Sciences in Hunan Universities;the National Natural Science Foundation of China/Research Grants Council (RGC) of Hong Kong Joint Research Scheme under Grant No.N_CityU110/07. 摘　　要：在这研究,集成不平的集合理论和支持向量机器的一个新奇混合聪明的采矿系统被开发高效地为信用风险评估和分析从原来的信息桌子提取协会规则。在建议混合聪明的系统,支持向量机器被用作一个工具提取典型特征并且过滤它的噪音,它与不平的集合仅仅为支持向量机器被用作一个预处理器的以前的研究不同。如此的一条途径能减少信息桌子并且由不平的集合从减少的信息桌子产生最后的知识。因此,建议混合聪明的系统克服从一个训练支持向量机器分类器提取规则的 dificulty 并且拥有为 rough-set-based 途径正在缺乏的坚韧性。另外,建议混合聪明的系统的有效性与二真实世界的信用数据集被说明。 关键词：信用风险评估智能系统鲁棒集支持向量机

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