DESIGNING A HYBRID INTELLIGENT MINING SYSTEM FOR CREDIT RISK EVALUATION

Abstract

在这研究，集成不平的集合理论和支持向量机器的一个新奇混合聪明的采矿系统被开发高效地为信用风险评估和分析从原来的信息桌子提取协会规则。在建议混合聪明的系统，支持向量机器被用作一个工具提取典型特征并且过滤它的噪音，它与不平的集合仅仅为支持向量机器被用作一个预处理器的以前的研究不同。如此的一条途径能减少信息桌子并且由不平的集合从减少的信息桌子产生最后的知识。因此，建议混合聪明的系统克服从一个训练支持向量机器分类器提取规则的 dificulty 并且拥有为 rough-set-based 途径正在缺乏的坚韧性。另外，建议混合聪明的系统的有效性与二真实世界的信用数据集被说明。