计算机通信行业中小企业在供应链金融模式下的信用风险评价模型研究

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万方数据
维普

中文摘要：本研究从供应链金融自身特点出发，提出一种混合型机器学习的方法，首先采用双重自适应权值改进灰狼优化算法，再将该算法应用于支持向量机的优化，构建IGWO-SVM信用风险评价模型。本文选取了计算机通信行业的20家核心企业与104家中小企业数据，利用相关性分析和主成分分析法对数据进行降维处理，将得到的数据输入IGWO-SVM模型中，与SVM、KNN、GWO-SVM三种模型进行比较。实验结果表明，与其他三类模型相比，IGWO-SVM模型在准确率、查准率等五个方面均有更优秀的表现，充分验证了该模型具有更好的分类识别性能。

作者：

徐中辉、汤泽京、马艳丽

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作者单位：

江西理工大学理学院,江西赣州 341000

江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000

江西理工大学经济管理学院,江西赣州 341000

关键词：

供应链金融信用风险评价灰狼优化算法支持向量机

出版年：

2024

DOI：