简介：伴着我国信用卡应用的迅速普及,依托信用卡刷卡消费行为的准确程度预测,也已转变为行业人士考量的关键内容.一般,现实风险评估多选取单纯的BP神经网络系统计算方法,但此种计算方法携带部分自身原有缺陷,如小范围最低值、聚拢速率比较低等,进而可能对风险评估造成干扰.基于对单纯BP神经网络算法及其存在不足的分析、试验,学术界又推出一款复合型计算方式,即将BP神经网络算法与传统遗传算法融合,以弥补不足的同时对其做以改良.参数集合的实证检验结果证实：此款复合型计算方式明显比单纯BP神经网络系统计算方式更完善,能够切实地增强凭卡消费活动风险预测的测试比率及精准比率.
客服QQ：30444492琼网文【2021】1550-113号
增值电信业务经营许可证：琼B2-20210322
出版物经营许可证：新出发龙华出字第(2021)009号
广播电视节目制作经营许可证：(琼)字第00779号
版权所有 ©2002-2024 期刊网 琼ICP备2021005105号
