| 基于粗糙集和支持向量机的电子商务信用风险分类 |
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| 引用本文： | 邬建平.基于粗糙集和支持向量机的电子商务信用风险分类[J].数学的实践与认识,2016(13):87-92. |
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| 作者姓名： | 邬建平 |
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| 作者单位： | 岭南师范学院商学院,广东湛江,524048 |
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| 基金项目： | 国家级星火计划项目:农村信息化村级站点孵化平台建设(2013GA780086) |
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| 摘 要： | 准确识别电子商务信用风险,有利于提高企业风险防范能力,减少损失.建立了基于粗糙集(RS)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的电子商务信用风险分类模型(RS-GA-SVM).首先,利用RS对分类指标进行约简,选择出电子商务信用风险关键影响因素.其次,采用GA算法优化SVM模型参数,并应于电子商务信用风险分类.最后,实证表明,RS-GA-SVM模型具有高的分类精度和分类效率.
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| 关 键 词： | 电子商务信用风险分类 粗造集 支持向量机 遗传算法 |
E-business Credit Risk Classification Based on Rough Set,Genetic Algorithm and Support Vector Machine |
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| Keywords: | E-commerce credit risk classification rough set support vector machine genetic algorithm |
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