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基于改进粒子群模糊神经网络的信用评估

2019-03-12分类号:F832.51;F275;TP18

【作者】熊志斌  
【部门】华南师范大学数学科学学院  
【摘要】文章在标准粒子群算法基础上,通过引入混沌技术和小生境技术构建了一种改进的粒子群算法——混沌小生境粒子群算法,该算法改善了种群的多样性,提高了算法的全局寻优性能。并将该算法与模糊神经网络相结合构建了混沌小生境粒子群模糊神经网络模型。以我国上市公司为研究对象,运用所提出的模型对公司信用状况进行了评估预测,实证结果证明了该模型的有效性和可靠性。
【关键词】粒子群算法  混沌  小生境技术  模糊神经网络  信用评估
【基金】教育部人文社会科学研究规划基金项目(16YJA790053);; 广东省普通高校特色创新类项目(人文社科)(2017WTSCX019)
【所属期刊栏目】统计与决策
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