基于信息融合的信用風(fēng)險評估研究.pdf

1、隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，信用已經(jīng)成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會運行中不可或缺的一環(huán)，良好的信用不但是維持和發(fā)展信用關(guān)系的必要條件，也是保護(hù)社會經(jīng)濟(jì)秩序的重要前提，個人消費信貸扮演的角色將會越來越重要，而與之密切相關(guān)的信用評估體系卻未跟上步伐。因此，信用風(fēng)險評估方法的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義，本文借助信息融合原理研究了信用風(fēng)險評估問題，主要工作如下：
　　 首先，概述了信用評估的研究背景及意義，介紹了現(xiàn)有的個人信用評估方法。
　　

2、 其次，研究了以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為核心的支持向量機(jī)，詳述了K最近鄰法的基本原理，并介紹了信息融合算法的原理、組合結(jié)構(gòu)和輸出類型。
　　 最后，根據(jù)信息融合的原理，將支持向量機(jī)(SVM)和K最近鄰法(KNN)相結(jié)合，提出了一個SVM-KNN融合算法。由于KNN的引入，該算法可有效處理支持向量機(jī)在最優(yōu)分界面附近樣本交疊容易引起的過學(xué)習(xí)問題和數(shù)據(jù)錯分率較高的問題。同時，為了消除樣本集中的冗余信息，根據(jù)兩類樣本中心距離提供的信息對數(shù)據(jù)進(jìn)