基于数据挖掘技术的信用评估模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究目的和内容 | 第13-14页 |
| ·本文内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 信用评估问题概述 | 第16-24页 |
| ·信用评估的定义 | 第16-17页 |
| ·信用卡申请风险评估 | 第17-18页 |
| ·信用卡生命周期管理 | 第17-18页 |
| ·信用卡申请风险评估 | 第18页 |
| ·信用评估模型 | 第18-23页 |
| ·信用评估中的统计学方法 | 第18-19页 |
| ·信用评估中常用的数据挖掘技术 | 第19-22页 |
| ·信用评估模型中的组合方法 | 第22-23页 |
| ·常见算法模型的比较 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于条件信息熵的数据预处理 | 第24-34页 |
| ·数据预处理 | 第24-26页 |
| ·数据预处理概述 | 第24-25页 |
| ·数据预处理技术介绍 | 第25-26页 |
| ·粗糙集的基础理论 | 第26-29页 |
| ·知识和知识库 | 第27页 |
| ·近似空间 | 第27-28页 |
| ·决策表 | 第28页 |
| ·约简与核 | 第28-29页 |
| ·条件信息熵及其在数据预处理中的运用 | 第29-33页 |
| ·信息熵 | 第29-30页 |
| ·粗糙集中的信息熵 | 第30-31页 |
| ·基于条件信息熵的连续属性离散化算法 | 第31-32页 |
| ·基于条件信息熵的属性约简算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 遗传规划 | 第34-42页 |
| ·遗传规划概述 | 第34页 |
| ·遗传规划的相关概念和主要步骤 | 第34-37页 |
| ·遗传规划的基本思想 | 第34页 |
| ·遗传规划的相关概念 | 第34-36页 |
| ·遗传规划的主要步骤 | 第36-37页 |
| ·遗传规划在信用评估中的应用 | 第37-41页 |
| ·信用评估中的遗传规划模型 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 BP 神经网络 | 第42-48页 |
| ·人工神经网络概述 | 第42页 |
| ·BP 神经网络 | 第42-45页 |
| ·信用评估中的 BP 神经网络 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 GP+BP 两阶段信用评估模型 | 第48-54页 |
| ·两阶段信用评估模型 | 第48-51页 |
| ·GP+BP 两阶段信用评估模型 | 第48-49页 |
| ·两阶段信用评估步骤 | 第49-50页 |
| ·两阶段信用评估模型数据预处理 | 第50-51页 |
| ·实验数据 | 第51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 结束语 | 第54-55页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·进一步工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第58-59页 |
