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申请/专利权人:广州大学
摘要:本说明书实施例提供了一种基于QUBO的银行信用评分卡组合优化方法及系统,其中,方法包括:获取多维银行信用评分卡数据并对其进行扩充,得到初始数据集;基于初始数据集构建贷款利息收入数学模型并定义相关约束条件,通过贷款利息收入数学模型得到银行贷款利息收入目标函数;将银行贷款利息收入目标函数转化为QUBO模型,通过量子计算机求解QUBO模型得到动态阈值设置;采用组合算法对动态阈值设置进行验证和优化,得到最优阈值设置,基于最优阈值设置得到最终的银行信用评分卡组合;本发明实施例不仅提高了信用评分卡阈值设定的动态性和灵活性,还显著提升了处理大数据集的效率和优化结果的准确性,为信用评分卡的阈值优化提供了一种高效、可靠的新途径。
主权项:1.一种基于QUBO的银行信用评分卡组合优化方法,其特征在于,包括:获取多维银行信用评分卡数据并对数据进行扩充,得到初始数据集;基于所述初始数据集构建贷款利息收入数学模型并定义相关约束条件,通过所述贷款利息收入数学模型得到银行贷款利息收入目标函数;将所述银行贷款利息收入目标函数转化为QUBO模型,通过量子计算机求解所述QUBO模型,得到动态阈值设置;采用组合算法对所述动态阈值设置进行验证和优化,得到最优阈值设置,基于所述最优阈值设置得到最终的银行信用评分卡组合。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 广州大学 一种基于QUBO的银行信用评分卡组合优化方法及系统
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