针对应用RBF(Radial Basis Function)神经网络信用评分中存在的第Ⅰ类错误率高的问题,提出了基于Linex损失下RBF神经网络分类方法,并给出了UCI(University of California Irvine)中德国信用评分数据集上的测试结果。实验结果表明,该方...针对应用RBF(Radial Basis Function)神经网络信用评分中存在的第Ⅰ类错误率高的问题,提出了基于Linex损失下RBF神经网络分类方法,并给出了UCI(University of California Irvine)中德国信用评分数据集上的测试结果。实验结果表明,该方法能有效解决传统RBF神经网络信用评分中存在的问题。展开更多
文摘针对应用RBF(Radial Basis Function)神经网络信用评分中存在的第Ⅰ类错误率高的问题,提出了基于Linex损失下RBF神经网络分类方法,并给出了UCI(University of California Irvine)中德国信用评分数据集上的测试结果。实验结果表明,该方法能有效解决传统RBF神经网络信用评分中存在的问题。