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申请/专利权人：中国农业银行股份有限公司重庆市分行
摘要：本发明公开了一种基于稀疏响应神经网络的信用评分估算方法，步骤为：S1:根据银行现有数据库中的客户信息建立大数据集；S2:大数据集按时间顺序划分为训练集、测试集、验证集；S3:对数据进行预处理；S4：以LSTM神经网络为基础，输入客户信息，输出客户信用评分估算的神经网络架构，设置网络的关联参数；S5：对LSTM神经网络进行优化；S6：定义损失函数，调整神经网络的权重；S7：将数据带入搭建的神经网络模型中进行拟合预测，选择2年的窗口期；S8：将验证集带入训练模型进行超参数调参；S9：使用验证集验证模型的泛化能力。
主权项：1.一种基于稀疏响应神经网络的信用评分估算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:根据银行现有数据库中的客户信息建立大数据集；S2:大数据集按时间顺序划分为训练集、测试集、验证集；S3:对数据进行预处理；S4：以LSTM神经网络为基础，输入客户信息，输出客户信用评分估算的神经网络架构，设置网络的关联参数；S5：对LSTM神经网络进行优化；S6：定义损失函数，调整神经网络的权重；S7：将数据带入搭建的神经网络模型中进行拟合预测，选择2年的窗口期；S8：将验证集带入训练模型进行超参数调参；S9：使用验证集验证模型的泛化能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业银行股份有限公司重庆市分行 一种基于稀疏响应神经网络的信用评分估算方法
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