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混合专家系统模型和贷款风险分类 被引量:2

Hybrid Expertise System Model and Classification of Loans Risks
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摘要 主要探讨了混合专家系统结构 ,该结构充分利用了符号机制和神经网络各自的优点 ,使它们优势互补。并把该系统应用在银行贷款分类方面 ,帮助信贷人员决定在何种情况下批准贷款 ,为贷款分类结果提供充分和必要的依据 ,减少贷款风险。 The use of neural networks (NN) is a novel approach that can help in taking decisions when integrated in a more general system,in particular with expert system (ES). In this paper,a hybrid intelligent system based on neural networks and expert system is described for classification of loan risks. A set of desirable properties for the classification of loan risks is fed into the system. So user can determine whether or not,and under what conditions,a bank loan officer should grant a business loan to a company.
作者 朱明 杨保安
出处 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第4期44-47,共4页 Journal of Donghua University(Natural Science)
基金 国家自然科学基金赞助 (批准号 79770 0 86)
关键词 混合专家系统 神经网络 贷款风险分类 银行 hybrid expertise system,expert system,neural network,classification of loan risks
  • 相关文献

参考文献6

  • 1张亚红,王立新.试论我国潜在的金融风险与防范对策[J].管理科学,1999,15(1):17-19. 被引量:3
  • 2王元龙.转轨时期我国金融业风险及其防范与控制[J].金融科学,1998,36(1):6-9,23.
  • 3朱明 杨保安.贷款风险分类专家系统研究[J].中南工业大学学报,1999,33(2):138-140.
  • 4张亚红,决策借鉴,1999年,12卷,1期,18页
  • 5朱明,中南工业大学学报,1999年,33卷,2期,138页
  • 6王元龙,金融科学,1998年,36卷,1期,6页

二级参考文献2

共引文献2

同被引文献21

二级引证文献4

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