[发明专利]一种用于信用评估特征选择的启发式算法在审
| 申请号： | 202011571296.4 | 申请日： | 2020-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN112766451A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 张在美;李一谈;刘彦;谢国琪 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学;湖南大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06Q30/06;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 长沙知行亦创知识产权代理事务所(普通合伙) 43240 | 代理人： | 严理佳 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于信用评估特征选择的启发式算法，算法基于SSA算法生成随机蜘蛛种群，利用OBL策略计算蜘蛛种群的相反解，并选择最适解形成OBL种群数量，随机生成的蜘蛛种群和OBL蜘蛛种群进行算法迭代，计算蜘蛛个体的适应度值和振动值，利用局部搜索算法LSA选择最优解个体，未选择的个体将进入下一轮迭代，迭代结束后输出LSA选择的所有最优解，形成最佳解集。本发明目的在于通过机器学习本发明中的算法代替了传统的人工特征筛选，提高了特征筛选的效率；与一般启发式算法相比，本发明中算法加入OBL策略，显著提升了空间覆盖率和算法的稳定性；本发明中的算法引入了适用于P2P领域的LSA算法架构，提升了特征筛选的准确率与模型匹配度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 信用 评估 特征 选择 启发式 算法 | ||
【主权项】：
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