[发明专利]基于SVM-IOA集成的动态风险识别方法在审
| 申请号： | 202110304786.6 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN113128562A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 杨美芳;杨波 | 申请（专利权）人： | 江西财经大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/12;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 330032 江西省南昌市昌*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 基于SVM‑IOA集成的动态风险识别方法，首先对原始数据进行特征选取及降维处理，然后通过人工免疫算法对支持向量机的惩罚参数和核函数的参数进行择优，建立基于支持向量机与人工免疫集成的动态风险识别模型，最后运用Heart‑Disease数据集进行实验，实验结果表明该模型具有很好地识别效果。本发明具有精确度高、收敛速度快且不易陷入局部最优解等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svm ioa 集成 动态 风险 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江西财经大学，未经江西财经大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110304786.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
