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结合模糊分类的贝叶斯网络在信用风险评估中的应用

作　者: 陈威
导　师: 郑文瑞
学　校: 吉林大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 贝叶斯网络 朴素贝叶斯网络分类器(NBC) 信用风险评估 模糊分类
分类号: O212.8
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 182次
引　用: 2次
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内容摘要


在贝叶斯网络的基本理论中,并不需对变量类型作特殊要求,但在实际应用中,出于模型复杂性和计算的易实现性上的考虑,常常需要对连续型数据进行离散化预处理.本文根据模糊理论,提出了依照隶属程度来判定模糊类别归属的离散方法,可以有效解决绝对的区间分划带来的某些“中性”观测值归类难以理解的困难,更符合定量化的分析要求和人们的主观认识.利用去枝比较法---即度量每一条边在网络模型中的重要性,观察其去除后模型分类精度变化程度,若很大予以保留,否则可以去除---对原有的变量进行筛选.同时利用贪婪搜索算法,以贝叶斯打分函数最大化作为模型优良的标准,寻找到在此意义上最优的朴素贝叶斯网络分类器,对传统的朴素贝叶斯网络模型输入做了改进.最后通过对一组澳大利亚个人信用数据进行了实证分析,相比于传统的NBC处理方法,取得了明显优于它们的分类效果.

全文目录


内容提要  4-6
§1 引言  6-9
§2 贝叶斯网络分类器  9-18
  2.1 贝叶斯分类准则  9-10
  2.2 贝叶斯网络  10-14
    2.2.1 基本概念  10-11
    2.2.2 贝叶斯网络  11-14
  2.3 网络参数学习  14
  2.4 网络结构学习  14-16
  2.5 贝叶斯打分  16-18
§3 模糊集的基本理论  18-23
  3.1 模糊集的定义  18-19
  3.2 模糊集的运算  19-20
  3.3 隶属函数的确定方法  20
  3.4 最大隶属度原则  20-21
  3.5 模糊分类方法  21-23
§4 模型与实例研究  23-33
  4.1 结合变量选择的NBC 模型  23-24
  4.2 数据信息  24-26
  4.3 数据预处理  26-27
  4.4 数据集预处理  27-28
  4.5 模型建立  28-31
  4.6 比较分析  31-33
§5 结论  33-34
参考文献  34-38
附录  38-40
致谢  40-41
中文摘要  41-43
ABSTRACT  43-45

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 数理统计 > 贝叶斯统计
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