第 6 章 神经网络混合编程案例

1. 第6章 神经网络混合编程案例

2. 6.1 概述 • 个人资信评级系统 • 建立客户信用评定机制，不仅有利于为优质客户提供信用服务，并有效防范信用风险，更有利于开展新的客户服务品种，开拓市场，提高管理水平和竞争力。 • 信用评估是授信者利用各种评估方式，对受信者在信用关系中的履约趋势、偿债能力、信誉状况、可信程度进行公正分析、审查和评估的活动 • 信用记录主要包括在公司中的信用记录、银行及其他信用数据中的记录、公安等司法部门的记录等

3. 供养人口 自然情况 文化程度 个 人 信 用 等 级 职业情况 …… 家庭情况 婚姻状况 社会情况 特别记录 图6‑1 个人信用评估指标体系 6.2 预测评价指标体系 • 综合评价指标体系 • 自然情况 • 年龄、婚姻状况、文化程度、供养人口、户籍以及住宅性质 • 职业情况 • 职业及其稳定性、在现单位工作年限、职务、职称和收入 • 家庭情况 • 配偶、子女、家庭资产 • 社会情况 • 社会参保、个人所得税费用、通信费用 • 特别记录情况 • 在公安、检察、法院等司法机关的司法记录

4. 6.3 预测评估模型

5. 指标体 系的确定 总体样 本的筛选 模式 的确定 模式内样本 奇异点去除 样本 抽样 模式的 学习样本 6.4 有效模式和样本集的确定 • 样本集是按照一定的规则划分的具有某种相同属性的样本集合，样本集在样本的某一属性上具有同一性。 • 筛选样本集 • 考虑样本中奇异点的剔除 • 构建专家样本库

6. 6.5 样本库的建立和归一化处理 • 6.5.1 样本库的建立 • 数据筛选 • 历史数据 • 经验 • 主观规则

7. 6.5.2 归一化处理 • 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性 • 为提高训练速度和灵敏性以及有效避开Sigmoid激活函数的饱和区，一般要求输入数据的值在0~1之间 • 输出层结点也采用Sigmoid转换函数，输出变量也必须作相应的预处理。 • 归一化方法的选择

8. 6.5.2 归一化处理 • 常用归一化方法

9. 6.6 系统实现 • 个人资信评估系统结构

10. 6.6 系统实现 • 预测评估管理子系统 • 是个人资信评估系统的管理部分 • 负责维护预测分析的基础数据 • 如预测评价指标，专家样本数据等 • 将专家数据传递给预测仿真子系统 • 调用来自预测仿真子系统已经建好的预测模型 • 进行智能预测和分析。

11. 6.6 系统实现 • 预测模型建模仿真子系统 • 是一个可视化的神经网络建模仿真工具 • 基于nnToolKit神经网络工具包开发而成 • 主要负责神经网络模型的创建、训练及仿真测试 • 导出经过训练并经测试符合要求的预测模型，供外部应用程序调用。

12. 6.6 系统实现 • 实现工具 • 可以使用前面介绍的nnToolKit工具包，采用一种自己熟悉的语言进行开发实现 • 使用附录中的2NDN神经网络建模仿真工具

13. 小结 • 基于人工神经网络的系统开发流程 • 建立预测指标体系 • 建立预测模型 • 建立样本数据库 • 系统实现

14. 谢谢！