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J-GLOBAL ID：201902275617002587   整理番号：19A0098209

類似サンプルに基づく大サンプル混合信用評価モデル【JST・京大機械翻訳】

A hybrid large sample credit evaluation model based on combining similar samples

著者 (5件)： Zhang Runchi (南京大学商学院,南京,210093) ,  Du Yabin (南京大学商学院,南京,210093) ,  Xue Liguo (南京大学商学院,南京,210093) ,  Xu Yuanhao (南京大学商学院,南京,210093) ,  Wu Xinhong (南京大学商学院,南京,210093)
資料名： Guanli Kexue Xuebao  (Guanli Kexue Xuebao)
巻： 21  号： 7  ページ： 77-90  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2042A  ISSN： 1007-9807  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大サンプル設計用の信頼評価モデルは,大標本の分布特性を深く検討せず,従来の評価法を大サンプルに単純に応用する。最初に,属性集合と境界ベクトルのいくつかの概念と定義を提案して,主要な特性を証明した。その後、二つの大サンプルデータセットに基づいて、サンプルの類似性の分布特徴を研究し、最後に、大サンプル混合信用評価モデルであるHLSCEモデルを設計した。HLSCEモデルは,大きなサンプルデータセットにおいて,同じ属性が,異なる局所領域内において,分類性能に対して異なる寄与を持つと考えられる。具体的に、HLSCEモデルは各サンプルと境界ベクトルの類似性差異により、生物発見的アルゴリズムと結合して、サンプルをいくつかのサブセットに分け、それぞれに基分類装置を訓練する。実証研究により、HLSCEモデルの分類精度は既存の代表的な信用評価モデルより高く、同時により優れた平衡性と安定性があることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *モデル ,  類似性 ,  布特性 ,  部分集合 ,  分類装置
準シソーラス用語： 分類精度 ,  発見的アルゴリズム ,  Eモデル ,  評価法 ,  *評価モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似 ,  サンプル ,  信用評価 ,  モデル