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申请/专利权人：南京冰鉴信息科技有限公司
摘要：本申请设计的一种基于特征贡献度的BPNN和LR组合模型的信用评估优化方法，通过加入BPNN算法构建BPNN‑LR组合模型，从而实现缩短神经网络的运算时间和提高单一模型预测精度。并且本申请利用缺失率、变量相关系数、IV值对变量进行筛选，同时通过WOE‑IV方法对变量进行降维。在建模前先筛选掉不符合逻辑的变量，降低运算难度。其次，本申请利用BP神经网络BPNN方法为逻辑回归模型提供一个新的综合解释变量，建立只有1个隐含层的神经网络结构，对隐含层的节点个数进行调试与筛选，形成可优化的BP神经网络‑逻辑回归组合模型BPNN‑LR。同时兼顾了运算速度和模型稳健性。
主权项：1.基于特征贡献度的BPNN和LR组合模型的信用评估优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、将筛选出的客户信用特征变量X1，X2，…，Xn利用BP神经网络进行训练；步骤S2、将确选的特征变量X1，X2，…，Xn从BP神经网络的输入层输入，通过BP神经网络的隐含层的神经元对确选的特征变量的值进行加权求和，并利用Logistic函数作为传递函数计算隐含层的输出变量；步骤S3、对隐含层的输出变量进行加权求和，并再次利用Logistic函数传递到输出层输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京冰鉴信息科技有限公司 基于特征贡献度的BPNN和LR组合模型的信用评估优化方法
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