[发明专利]一种基于融合神经网络的个人信用评估方法及系统在审
| 申请号： | 202010482047.1 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111652701A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 孙西超;沙翠翠 | 申请（专利权）人： | 蚌埠学院 |
| 主分类号： | G06Q40/00 | 分类号： | G06Q40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥维可专利代理事务所(普通合伙) 34135 | 代理人： | 吴明华 |
| 地址： | 233000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于融合神经网络的个人信用评估方法，包括：数据预处理，获取用于反映个人信用情况的行为数据，并进行抽取、清洗、归一化处理；对不同行为数据进行分解获得多层局部特征信息；将分解后的行为数据输入第一神经网络获得行为数据的预测数据值，预测实时行为数据的变化趋势，用于辅助评估个人信用等级；基于第一神经网络获取的预测数据值，输入第二神经网络进行拟合获取个人信用判断结果，实现了采用LSTM神经网络对行为数据的特征提取，并经过BP神经网络进行多种行为数据权重的拟合，提高了个人信用评估的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 神经网络 个人信用 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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