基于BP神经网络的个人信用风险评估模型的研究



基于BP神经网络的个人信用风险评估模型的研究

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基于BP神经网络的个人信用风险评估模型的研究

论文目录
摘要	第3-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 研究目的及意义	第10页
1.3 国内外研究现状	第10-12页
1.3.1 国外研究现状分析	第10-12页
1.3.2 国内研究现状分析	第12页
1.4 研究的主要内容	第12-13页
1.5 论文组织结构	第13-14页
1.6 本章小结	第14-15页
第二章相关理论介绍	第15-29页
2.1 BP神经网络	第15-19页
2.1.1 BP神经网络的基本概念	第15-16页
2.1.2 BP神经网络的算法简介	第16-18页
2.1.3 BP神经网络的优缺点	第18-19页
2.2 梯度下降算法	第19-22页
2.2.1 梯度下降算法的基本概念	第19-20页
2.2.2 梯度下降算法简介	第20页
2.2.3 梯度下降算法-特征缩放	第20-21页
2.2.4 梯度下降算法-学习率	第21-22页
2.3 混合蛙跳算法	第22-25页
2.3.1 混合蛙跳算法的基本概念	第22页
2.3.2 混合蛙跳算法的算法简介	第22-24页
2.3.3 混合蛙跳算法的优缺点	第24-25页
2.4 混合蛙跳算法的改进	第25-27页
2.4.1 混合蛙跳算法局部搜索存在的问题	第25-26页
2.4.2 混合蛙跳算法局部搜索的改进	第26-27页
2.5 BP神经网络算法的优化	第27-28页
2.6 本章小结	第28-29页
第三章个人信用风险评估指标体系建立	第29-47页
3.1 个人信用风险评估指标选取原则	第29-30页
3.2 国内外主流的个人信用风险评估指标的对比	第30-39页
3.2.1 建设银行个人信用风险评估指标	第30-33页
3.2.2 蚂蚁金融芝麻信用个人信用风险评估指标	第33-35页
3.2.3 人人贷个人信用风险评估指标	第35-37页
3.2.4 美国FICO个人信用风险评估指标	第37-38页
3.2.5 四种评估方法的评估指标的分析对比	第38-39页
3.3 评估指标的预选	第39-42页
3.4 评估指标的可行性检验	第42-43页
3.5 个人信用风险评估指标体系的建立	第43-44页
3.6 个人信用风险评估指标的量化处理	第44-45页
3.7 本章小结	第45-47页
第四章基于BP神经网络的个人信用风险评估模型构建	第47-49页
4.1 BP神经网络基本结构的确定	第47页
4.2 个人信用风险评估模型的构建	第47-48页
4.3 本章小结	第48-49页
第五章实验结果分析	第49-55页
5.1 数据预处理	第49-50页
5.2 BP神经网络模型训练	第50-51页
5.3 模型分析	第51-53页
5.4 本章小结	第53-55页
第六章总结与展望	第55-57页
6.1 论文总结	第55-56页
6.2 研究展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-63页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第63页

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