基于遗传神经网络的个人信用评估模型的研究

基对当前传统个人信用评价体系中的种种问题，提出了一种基于遗传神经网．络(GA-NN)的个人信用评估模型．利用BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性，并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值．弱化了评价中的人为因素，提高了评价结果的准确性和权威性，解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题。实例研究表明，遗传神经网络的评价模型是令人满意的。