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阳维

作品数：3 被引量：2H指数：1
供职机构：厦门大学信息科学与技术学院自动化系更多>>
相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇会议论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理

主题

  • 2篇信用
  • 2篇信用评级
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇评级
  • 2篇评级模型
  • 2篇企业
  • 2篇企业信用
  • 2篇企业信用评级
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇泛化
  • 1篇泛化误差
  • 1篇BOOSTI...

机构

  • 3篇厦门大学

作者

  • 3篇林成德
  • 3篇阳维

传媒

  • 1篇杭州电子科技...
  • 1篇第15届全国...
  • 1篇中国自动化学...

年份

  • 1篇2005
  • 2篇2004
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
有序分类与企业信用评级模型被引量：2
2005年
提出了基于有序分类和支持向量机方法的企业信用评级模型。因企业的信用等级是有序的,使用一般分类方法或回归方法建立的模型不能完全反映数据的内在结构。内置空间法将分类变量之间的有序信息嵌入输入向量的扩展位,使得有序分类问题转化为标准的二类分类问题;然后对此二类分类问题采用核分类器———支持向量机进行求解得到有序分类模型。实证结果表明,基于该方法建立的企业信用评级模型显示出较强的泛化能力。
阳维林成德
关键词：支持向量机企业信用评级
Boosting算法的进展与应用
osting是一种提高学习算法准确率的方法.这种方法通过构造一个预测函数序列,然后以一定方式将其组合成一个总体预测函数,使得弱学习算法能提升成强学习算法.文章将介绍Boosting算法的进展、理论及其在实际中的应用.
阳维林成德
关键词：BOOSTING算法泛化误差
有序分类与企业信用评级模型
提出了基于有序分类和支持向量机方法的企业信用评级模型.因企业的信用等级是有序的,使用一般分类方法或回归方法建立的模型不能完全反映样本数据的内在结构.内置空间法将分类变量之间的有序信息嵌入输入向量的扩展位,使得有序分类问题...
阳维林成德
关键词：支持向量机企业信用评级
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