مقاله ارزیابی اعتبار مشتری از طریق دسته بند ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و احتمالات بیزین

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله ارزیابی اعتبار مشتری از طریق دسته بند ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و احتمالات بیزین دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ارزیابی اعتبار مشتری از طریق دسته بند ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و احتمالات بیزین  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله ارزیابی اعتبار مشتری از طریق دسته بند ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و احتمالات بیزین،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ارزیابی اعتبار مشتری از طریق دسته بند ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و احتمالات بیزین :

تعداد صفحات:۱۰
چکیده:
امروزه با توجه به رشد روزافزون تقاضا برای دریافت اعتبار از سوی مشتریان موسسات مالی و اعتباری و بانک ها، استفاده از روشی کارآمد و موثر جهت پایین آوردن ریسک عدم باز پرداخت اعتبار داده شده بسیار ضروری به نظر می رسد. ارزیابی اعتبار مشتریان یکی از مهمترین و اساسی ترین وظایف موسسات و بانک ها می باشد و در صورتی که در این زمینه اشتباهی رخ دهد ممکن است به زیان های هنگفتی برای موسسات یا بانک ها منجر شود، از اینرو استفاده از سیستم های پیش بینی کامپیوتری در یک دهه ی اخیر پیشرفت چشم گیری کرده است. اطلاعاتی که این سیستم ها به مدیران موسسات اعتبار دهنده می دهند کمک شایانی در جهت اخذ تصمیم درست برای اعطای اعتبار یا عدم اعطای آن می دهد. در این مقاله به ارزیابی اعتبار مشتری از طریق یک دسته بند ترکیبی که از شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و احتمالات بیزین بطور همزمان استفاده می کند می پردازیم و نتایج بدست آمده از سه روش بالا را بنحوی برای بدست آوردن نتیجه مناسب و نهایی استفاده می کنیم برای ارزیابی روش از تست صحت k_FLDS استفاده می کنیم و در پایان روش ارایه شده را با کارهای انجام شده از جمله support vector (CLC) clustering-launched classification (SVM) machine و همچنین GA-SVM که در آن از الگوریتم ژنتیک برای بهبود استفاده شده مقایسه می کنیم.