基于自适应集成学习模型的信用风险评估研究

摘要	第5-7页
abstract	第7-8页
第一章 绪论	第10-19页
第一节 研究背景及意义	第10-12页
第二节 国内外文献综述	第12-16页
第三节 主要研究内容及创新点	第16-18页
第四节 本章小结	第18-19页
第二章 相关理论概述	第19-30页
第一节 不平衡数据处理方法	第19-20页
第二节 特征选择方法	第20-21页
第三节 常见分类器	第21-26页
第四节 分类器集成	第26-29页
第五节 本章小结	第29-30页
第三章 数据样本自适应的信用风险评估集成模型	第30-37页
第一节 改进型平衡级联算法	第30-32页
第二节 基分类器设定	第32-35页
第三节 集成分类模型	第35-36页
第四节 本章小结	第36-37页
第四章 多阶段自适应的信用风险评估集成模型	第37-46页
第一节 改进型多种群小生境遗传算法	第38-40页
第二节 混合特征选择算法	第40-41页
第三节 分类器选择	第41-44页
第四节 基于堆叠法的集成分类模型	第44-45页
第五节 本章小结	第45-46页
第五章 实验设计及结果分析	第46-58页
第一节 实验环境与数据集描述	第46页
第二节 数据预处理与参数设定	第46-48页
第三节 评价指标与显著性检验	第48-50页
第四节 实验结果与对比分析	第50-56页
第五节 本章小结	第56-58页
第六章 总结与展望	第58-60页
第一节 全文工作总结	第58-59页
第二节 未来工作展望	第59-60页
参考文献	第60-66页
攻读硕士学位期间的主要科研成果	第66-68页
致谢	第68-69页