作者：冯建 邱菀华 Janusz Starzyk自组织学习阵列熵信用卡申请风险评估
摘要：讨论了自组织学习阵列用于解决个人信用卡申请的风险评估问题。建立了16层、每层14个格点的阵列模型,每个格点都执行基于信息熵估计的学习算法,根据所有格点的统计权重信息对输入数据进行分类,从而可通过训练后的阵列网络确定个人信用卡申请的风险,据此做出决定。在试验数据上的应用表明：与传统神经网络方法相比,该方法可产生更好的结果。
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《工业工程》（CN：44-1429/TH）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《工业工程》理论与应用结合，内容涵盖经营战略、决策研究、制造系统、物流系统、设施规划、工作研究、成本分析、工程经济、质量保障、诊断评价、信息管理、人机工程、生产组织、人力资源、组织重构等。读者对象主要是从事工业工程理论与应用研究的科技人员、各级政府工业和经济管理部门的决策人员、各类企业管理人员，高校师生及其他有关人员。
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