四川省教育厅科学研究项目(2006C082)

作品数：4被引量：38H指数：4
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相关作者：李旭升郭春香郭耀煌陈凯亚更多>>
相关机构：西南交通大学四川大学西南科技大学更多>>
相关期刊：《系统工程理论与实践》《信息与控制》《计算机应用研究》《系统管理学报》更多>>
相关主题：贝叶斯网络信用评估朴素贝叶斯分类模型个人信用评估模型神经网络更多>>
相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
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贝叶斯网络个人信用评估模型被引量：19
《系统管理学报》2009年第3期249-254,260,共7页郭春香 李旭升 
国家自然科学基金资助项目(70771093);四川省教育厅科研项目(2006C082)
研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类...
关键词：信用评估 贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类模型 树增强贝叶斯分类模型 神经网络 
最小总风险准则的贝叶斯网络个人信用评估模型被引量：4
《计算机应用研究》2009年第1期50-53,58,共5页李旭升 郭春香 陈凯亚 
国家自然科学基金资助项目(70371026);四川省教育厅科研项目(2006C082)
将最小总风险准则MOR与贝叶斯网络分类器相结合,提出了一种新型信用评估模型。在两个真实数据集上以MOR用10层交叉验证对贝叶斯网络信用评估模型进行了测试,并与最小错误概率准则MPE的贝叶斯网络分类器的结果进行了对比。结果表明,基于...
关键词：个人信用评估 最小总风险准则 最小错误概率准则 贝叶斯网络分类器 
扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型被引量：12
《系统工程理论与实践》2008年第6期129-136,共8页李旭升 郭春香 郭耀煌 
国家自然科学基金(70371026,70771093);四川省教育厅科研项目(2006C082)
针对信用评估问题的特点,在推导混合数据极大似然函数的基础上,提出了扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型,用10层交叉验证在真实数据集上进行了测试并与神经网络分类模型进行了比较.测试结果表明扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评...
关键词：信用评估 贝叶斯网络 树增强朴素贝叶斯分类模型 扩展的树增强朴素贝叶斯分类模型 神经网络分类模型 
灵活的增强朴素贝叶斯分类器被引量：4
《信息与控制》2007年第6期690-695,701,共7页李旭升 郭耀煌 
国家自然科学基金资助项目(70371026);四川省教育厅科研资助项目(2006C082)
提出了一种新颖的基于最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)准则的灵活的增强朴素贝叶斯分类器(Flexible Augmented Naive Bayesian classifier,FAN)算法.该算法能够根据数据集自适应地匹配从朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian ...
关键词：贝叶斯网 朴素贝叶斯分类器 树增强朴素贝叶斯分类器 最小描述长度准则 
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