J4 ›› 2010, Vol. 28 ›› Issue (05): 488-.

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RBF神经网络非对称损失改进及应用

刘延喜1,李忠范2   

  1. 1.长春大学 理学院,长春 130022|2.吉林大学 数学学院|长春 130012
  • 出版日期:2010-09-30 发布日期:2010-10-28
  • 通讯作者: 刘延喜(1961— ),男,长春人, 长春大学副教授,主要从事应用统计、数据挖掘研究,(Tel)86-431-85250428(E-mail) E-mail:liuyx.ccu@163.com
  • 作者简介:刘延喜(1961— )|男|长春人| 长春大学副教授|主要从事应用统计、数据挖掘研究|(Tel)86-431-85250428(E-mail)liuyx.ccu@163.com;李忠范(1962— )|男|长春人| 吉林大学教授|硕士生导师|主要从事运筹学与优化研究|(Tel)86-431-85168672(E-mail)lzf@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    吉林省教育厅科研规划基金资助项目(吉教科合字[2009]235号)

Improving RBF Neural Network under Asymmetric Loss
 and Its Application

LIU Yan-xi1,LI Zhong-fan2
  

  1. 1.College of Science,Changchun University,Changchun 130022,China;
    2.College of Mathematics|Jilin University|Changchun 130012,China
  • Online:2010-09-30 Published:2010-10-28

摘要:

针对应用RBF(Radial Basis Function)神经网络信用评分中存在的第Ⅰ类错误率高的问题,提出了基于Linex损失下RBF神经网络分类方法,并给出了UCI(University of California Irvine)中德国信用评分数据集上的测试结果。实验结果表明,该方法能有效解决传统RBF神经网络信用评分中存在的问题。

关键词: Linex损失, RBF神经网络, 信用评分

Abstract:

Aiming at the problem in the application of the RBF(Radial Basis Function) neural network to the credit score, we propose a RBF neural network classification under the Linex loss function, and produce the test results on the Germany  credit score data sets among the UCI(University of California Irvine). The results illuminate that the method proposed in this paper may effectively solve the problem in the application of the RBF neural network to the credit score.

Key words: Linex loss function, radial basis function neural network, credit score

中图分类号: 

  • TP301