摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
目录 | 第7-10页 |
第一章 绪论 | 第10-20页 |
1.1 引言 | 第10-12页 |
1.2 个人信用评估的历史与方法 | 第12-16页 |
1.2.1 个人信用评估的历史 | 第12-13页 |
1.2.2 典型的评估方法 | 第13-16页 |
1.3 国内个人信用评分研究现状 | 第16-18页 |
1.3.1 国内个人信用评分研究介绍 | 第16-17页 |
1.3.2 目前存在的主要问题 | 第17-18页 |
1.3.3 造成目前现状的原因分析 | 第18页 |
1.4 本研究的意义与研究内容 | 第18-20页 |
第二章 支持向量机理论 | 第20-34页 |
2.1 机器学习理论 | 第20-22页 |
2.1.1 学习问题的数学表达 | 第20-21页 |
2.1.2 经验风险最小化原则 | 第21-22页 |
2.2 统计学习理论 | 第22-24页 |
2.2.1 VC 维 | 第22页 |
2.2.2 推广性的界 | 第22-23页 |
2.2.3 结构风险最小化 | 第23-24页 |
2.3 支持向量机 | 第24-33页 |
2.3.1 最优化理论基础 | 第25-27页 |
2.3.2 最大间隔分类超平面 | 第27-29页 |
2.3.3 核函数 | 第29-30页 |
2.3.4 线性支持向量机 | 第30-32页 |
2.3.5 非线性支持向量机 | 第32-33页 |
2.4 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 特征加权支持向量机 | 第34-55页 |
3.1 特征重要性的度量 | 第34-36页 |
3.1.1 标准 F-score 方法 | 第34-35页 |
3.1.2 改进 F-score 特征重要性评价准则 E-score | 第35-36页 |
3.2 特征加权 | 第36-39页 |
3.3 特征选择 | 第39-42页 |
3.3.1 特征选择的原理 | 第39-42页 |
3.3.2 特征选取的搜索技术 | 第42页 |
3.4 实验与结果分析 | 第42-53页 |
3.4.1 基于权重 SVM 的 SFS 特征选择 | 第46-50页 |
3.4.2 基于 E-score 与权重 SVM 的 GSFS 特征选择 | 第50-53页 |
3.5 本章小结 | 第53-55页 |
第四章 评分系统的模型设计 | 第55-72页 |
4.1 系统需求分析 | 第55-56页 |
4.2 系统的功能模块设计 | 第56-60页 |
4.2.1 申请子模块设计 | 第57-58页 |
4.2.2 申请系统业务流程设计 | 第58-60页 |
4.3 系统架构 | 第60-62页 |
4.4 STRUTS 2 框架 | 第62-64页 |
4.4.1 Struts 2 框架的工作流程 | 第62-63页 |
4.4.2 应用 Struts 2 项目的开发步骤 | 第63-64页 |
4.5 STRUTS2 层的设计 | 第64-65页 |
4.6 SPRING 框架 | 第65-66页 |
4.6.1 Spring 容器 | 第65-66页 |
4.6.2 应用 Spring 框架项目的开发步骤 | 第66页 |
4.7 SPRING 层在本系统中的设计 | 第66-67页 |
4.8 HIBERNATE 框架 | 第67-69页 |
4.8.1 Hibernate 框架的核心接口 | 第67-68页 |
4.8.2 Hibernate 框架的体系结构 | 第68-69页 |
4.8.3 应用 Hibernate 框架的开发步骤 | 第69页 |
4.9 HIBERNATE 层在本系统中的设计 | 第69-70页 |
4.10 STRUTS2,HIBERNATE,SPRING 框架的整合应用 | 第70-71页 |
4.11 本章小结 | 第71-72页 |
第五章 系统分析和运行 | 第72-81页 |
5.1 数据对象和参数分析 | 第72-73页 |
5.2 系统分析 | 第73-75页 |
5.2.1 MyEclipse 调用 Libsvm API | 第73-74页 |
5.2.2 用户数据预处理 | 第74页 |
5.2.3 利用特征加权支持向量机模型进行处理 | 第74-75页 |
5.3 系统运行 | 第75-80页 |
5.3.1 系统运行界面 | 第75页 |
5.3.2 个人信息模块界面 | 第75-78页 |
5.3.3 业务部门管理页面 | 第78页 |
5.3.4 信用评估部门管理界面 | 第78-79页 |
5.3.5 系统管理员 | 第79-80页 |
5.4 本章小结 | 第80-81页 |
第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-87页 |
致谢 | 第87-88页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第88页 |