[发明专利]一种基于萤火虫算法优化Hopfield神经网络的风险评级方法在审
| 申请号： | 202110730393.1 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113538125A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 江远强;李兰;谭静 | 申请（专利权）人： | 百维金科（上海）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201913 上海市杨*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于萤火虫算法优化Hopfield神经网络的风险评级方法，包括以下的步骤：首先，确定表现期和风险等级，抽取建模样本客户，获取客户数据作为建模指标体系，所述客户数据包括风险等级和影响还款表现得信用数据；对信用数据进行预处理，随机切分训练集和测试集；根据建模样本的数据特征构建Hopfield神经网络拓扑结构，确定网络的参数，初始化Hopfield神经网络的权值和阈值；构建Hopfield神经网络的权值和阈值与萤火虫算法的映射关系，通过萤火虫算法得到最优权值和阈值，并使用训练集对Hopfield神经网络进行训练；本发明利用萤火虫算法确定了Hopfield神经网络最优的权值和阈值，加快了神经网络的收敛速度，并提高了预测模型的准度，可满足互联网金融信用实时评估的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 萤火虫 算法 优化 hopfield 神经网络 风险 评级 方法 | ||
【主权项】：
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