一种基于自组织映射网络的个人信用评估方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于自组织映射网络的个人信用评估方法，包括：构建个人信用指标体系；采集个人信用数据；特征降维；构建自组织映射神经网络，生成个人信用评估模型，将降维后的个人信用数据样本导入个人信用评估模型，对个人信用评估模型进行训练；个人信用评估；输出评估结果。本发明能够采用主成分分析方法对个人信用属性空间进行压缩，降低个人信用评估的复杂性；在降维生成的主成分变量基础上，利用模拟人脑自组织特性的自组织映射神经网络对输入的个人信用样本进行模式识别，从而实现对个人信用类别的准确评估。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自组织映射网络的个人信用评估方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298834A
申请号 ：
CN202111683268.6
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
马守明程晨周祎
申请人 ：
金陵科技学院
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区弘景大道99号
代理机构 ：
南京钟山专利代理有限公司
代理人 ：
徐燕
优先权 ：
CN202111683268.6
主分类号 ：
G06Q40/02
IPC分类号 ：
G06Q40/02 G06Q10/06 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q40/00
金融；保险；税务策略；公司或所得税的处理
G06Q40/02
银行业，例如，利息计算、信贷审批、抵押、家庭银行或网上银行
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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