作者：宋晓东 韩立岩粗糙集支持向量机信用评价双隶属度
摘要：构建了中小企业信用评价的双隶属模糊支持向量机模型（DFSVM）,使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个信用类别,并通过粗糙集的属性约简方法确定支持向量机的最优输入指标组合。考虑到银行对于信用风险的厌恶,在模型的训练阶段对样本进行了＂非对称＂处理。实证结果表明,与传统的判别分析方法相比,建立的企业信用判别模型精度更高,调整后的模型可以进一步降低银行的信用风险。
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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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