[1]戴芬 刘希玉 王晓敏.蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(10):218-221.
　DAI Fen,LIU Xi-yu,WANG Xiao-min.Application of Ant Colony Neural Network to Credit Evaluation of Small and Middle Enterprises[J].,2009,(10):218-221.
点击复制

蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用()
分享到：

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年10期
页码:
218-221
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Application of Ant Colony Neural Network to Credit Evaluation of Small and Middle Enterprises
文章编号:
1673-629X（2009）10-0218-04
作者:
戴芬1 刘希玉2 王晓敏1
[1]山东师范大学信息科学与工程学院[2]山东师范大学管理与经济学院
Author(s):
DAI Fen;  LIU Xi-yu;  WANG Xiao-min
[1]School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University[2]School of Management and Economics, Shandong Normal University
关键词:
蚁群优化算法; 人工神经网络; 信用评价
Keywords:
ant colony optimization algorithm; artificial neural network;  credit evaluation
分类号:
TP301
文献标志码:
A
摘要:
为了进一步提高BP神经网络的性能，实现准确、快速预测中小企业信用的目的，在分析信用评价重要性的基础上，根据中小企业信用评价指标体系。提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型。利用蚁群算法对神经网络进行训练，再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中，最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络。结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BI’冲经网络预测方法相比，具有较强的泛化能力，应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率
Abstract:
In order to improve capacity of BP neural networks and make short term credit evaluation of small and middle enterprises forecasting more accurate and fast, presents a credit model - based the ACO neural network. Based on the analysis of the importance of

相似文献/References:

[1]黄永聪 张旭[] 吴义纯 吴琦 程家兴.改进的径向基函数网络的研究及应用[J].计算机技术与发展,2010,(05):158.
　HUANG Yong-cong,ZHANG Xu,WU Yi-chun,et al.Research and Application of Improved Genetic Algorithm-Based RBFANN[J].,2010,(10):158.
[2]姜学鹏 洪贝 曹耀钦.基于证据理论决策的蚁群优化算法[J].计算机技术与发展,2009,(08):120.
　JIANG Xue-peng,HONG Bei,CAO Yao-qin.Ant Colony Optimal Algorithms Based on Evidence Theory[J].,2009,(10):120.
[3]陈丹伟 黄秀丽 任勋益.基于人工神经网络入侵检测模型的探讨[J].计算机技术与发展,2009,(12):143.
　CHEN Dan-wei,HUANG Xiu-li,REN Xun-yi.An Approach to IDS Model Based on Artificial Neuron Network[J].,2009,(10):143.
[4]孙昊 张琦 许勇[].机器学习在GDP预测分析中的应用研究[J].计算机技术与发展,2009,(02):227.
　SUN Hao,ZHANG Qi,XU Yong[].Study on Prediction and Analysis of GDP Based on Machine Learning[J].,2009,(10):227.
[5]黄一丹 严洪森 冯丽娟 吴奇.基于C#．NET与Matlab接口和BP网络的汽车产量预测[J].计算机技术与发展,2008,(11):36.
　HUANG Yi-dan,YAN Hong-sen,FENG Li-juan,et al.Vehicle Production Forecasting Based on BPNN and Interface Between C #. NET and Matlab[J].,2008,(10):36.
[6]王书宇 李龙澍 汪群山.改进的协同进化遗传算法在机器博弈中的应用[J].计算机技术与发展,2008,(12):4.
　WANG Shu-yu,LI Long-shu,WANG Qun-shan.Application of Co- evolution and PSO Algorithm in Machine Game[J].,2008,(10):4.
[7]王建雄 刘应龙.基于人工神经网络的数字识别系统的研究[J].计算机技术与发展,2006,(05):26.
　WANG Jian-xiong,LIU Ying-long.Digital Recognition System Based on Artificial Neural Network[J].,2006,(10):26.
[8]杜华英 赵跃龙.人工神经网络典型模型的比较研究[J].计算机技术与发展,2006,(05):97.
　DU Hua-ying,ZHAO Yue-long.Comparison and Research of Artificial Neural Networks[J].,2006,(10):97.
[9]郭建国 云庆夏 仪琳.TLU训练在矿山CAD计划编制系统中的应用[J].计算机技术与发展,2006,(10):230.
　GUO Jian-guo,YUN Qing-xia,YI Lin.Application of TLU Training Theory to Mine CAD Plan System[J].,2006,(10):230.
[10]王丽丽 苏德富.基于群体智能的选择性决策树分类器集成[J].计算机技术与发展,2006,(12):55.
　WANG Li-li,SU De-fu.Swarm Intelligence- Based Selective Ensemble with Decision Trees Classifiers[J].,2006,(10):55.

备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金重大项目（60873058;60743010）;山东省自然科学基金重大项目（Z2007G03）戴芬（1982-），女，硕士研究生，研究方向为数据挖掘与智能优化算法；刘希玉，“泰山学者”，教授，博士生导师，研究方向为数据挖掘与人工智能
更新日期/Last Update: 1900-01-01