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基于HPSO-BP神经网络的个人信用评估

《成都信息工程大学学报》2020年 第2期 | 石丽红 陶宏才   西南交通大学信息科学与技术学院 四川成都611756
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摘 要:为了解决BP神经网络和标准PSO-BP神经网络模型收敛慢、易陷入局部最优值等问题,引入改进的粒子群算法HPSO,提出了基于HPSO-BP神经网络的信用评估模型。在PyCharm环境下,利用德国个人信用数据集,分别比较了BP神经网络模型、标准PSO-BP神经网络模型和文中的HPSO-BP神经网络模型。实验结果表明,基于HPSO-BP神经网络的评估模型在收敛速度和准确度上都优于另外两个模型。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 其他计算机 > 人工神经网络计算机
【关键词】 BP神经网络 标准PSO-BP HPSO-BP 信用评估
【出 处】 《成都信息工程大学学报》2020年 第2期 146-150页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库