基于SVM的满意特征选择方法在个人信用评估中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外信用评估的研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 特征选择技术与遗传算法简介 | 第13-23页 |
| ·特征选择算法框架 | 第13-18页 |
| ·子集产生和搜索策略 | 第13-17页 |
| ·子集评价策略 | 第17-18页 |
| ·停止策略 | 第18页 |
| ·验证过程 | 第18页 |
| ·特征选择方法的研究进展及展望 | 第18-19页 |
| ·遗传算法 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 支持向量机 | 第23-33页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第23-27页 |
| ·统计学习理论 | 第23-25页 |
| ·支持向量机理论概述 | 第25-27页 |
| ·支持向量机的分类 | 第27-31页 |
| ·线性支持向量机 | 第27-30页 |
| ·非线性支持向量机 | 第30-31页 |
| ·SVM 内积核函数的选择 | 第31-32页 |
| ·SVM 在应用方面的研究 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 满意特征选择在个人信用评估中的应用 | 第33-45页 |
| ·个人信用评估的相关知识 | 第33-36页 |
| ·个人信用评估的概念 | 第33页 |
| ·信用评估指标体系建立的原则 | 第33-35页 |
| ·国内的评估指标体系 | 第35-36页 |
| ·满意特征选择算法 | 第36-42页 |
| ·理论研究的应用背景 | 第36-37页 |
| ·样本输入归一化处理 | 第37页 |
| ·满意特征选择算法的设计 | 第37-40页 |
| ·满意特征选择算法的具体步骤 | 第40页 |
| ·算法中所需参数的选择 | 第40-42页 |
| ·满意特征选择在个人信用评估中的应用 | 第42-44页 |
| ·由满意特征选择方法得到的信用指标 | 第42页 |
| ·对比实验 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
