基于遗传算法的银行客户信用评估模型研究  

Research on GA-based Bank Customer’s Credit Evaluation

作　　者：陈李钢[1] 叶强[1] 李一军[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨150001

出　　处：《计算机工程》2007年第3期70-72,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70501009);哈工大文科基金资助项目(050417)

摘　　要：根据遗传算法的鲁棒性的特点以及信用评估的模型,文章提出了一种基于遗传算法的信用评估模型,改进了遗传算法,设计了染色体表示方法,用两类客户识别的正确率和错误率来构建适应度函数以及相应的遗传操作,适应信用评估模型的要求。通过对原始数据的训练,得出较为合理的评估模型系数,实验结果表明该方法效果良好,具有实用价值。Based on the generalization characteristic of genetic algorithm（GA） and the credit evaluation model, this paper presents a GA-based credit scoring model, and then improves the algorithm. In order to meet the demand of the model match, chromosome express method, the fitness function using right and wrong rate of discriminating two class customer and corresponding genetic operators are designed. The results show that the proposed method is effective and of great practical value.

关 键 词：信用评估 适应度函数 遗传算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]