基于半监督选择集成支持向量机的供应链金融风险评价研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61402193

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

刘颖

完成单位：

吉林财经大学

中文关键词：

半监督学习; 支持向量机; 集成学习; 供应链金融风险评价; 中小企业融资;

项目类型：

青年科学基金项目

语种：

中文

开始日期：

2015-01-01

结束日期：

2017-12-31

中文摘要：

供应链金融风险评价是政府、金融机构研究的热点，在解决中小企业融资困境、促进产业供应链稳定发展，防范和规避金融风险等方面具有重要意义。近年来，半监督集成学习逐渐兴起，支持向量机算法广泛应用。为此，本项目提出一种基于半监督选择集成支持向量机的供应链金融风险评价方法，其主要内容包括：1）根据供应链金融风险评估属性分布特征，利用变异粒子群优化算法对风险评价指标及支持向量机关键参数协同优化；2）通过自训练半监督算法挖掘未知类别样本中所蕴含知识信息，利用模糊集理论最小化训练集误差，对重叠、离群样本进行二次判别；3）构造一种选择性半监督集成算法，通过弱半监督个体分类器约减，强分类器边界约束等策略进一步提高模型的泛化能力，最终形成一套较为完善的、实用性强的供应链金融风险评价系统。项目研究成果将为中小企业融资、数据挖掘，信息智能化处理以及金融管理等领域提供更加有效的方法和技术手段。