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基于遗传进化型模糊神经网络的信用风险评估模型构建及应用熊志斌 著华南理工大学出版社9787562333173 正版图书,下单速发,可开发票
《基于遗传进化型模糊神经网络的信用风险评估模型构建及应用》的研究就是试图将神经网络、模糊逻辑和遗传算法等三种不同的智能技术有机的结合在一起，旨在建立以遗传进化型模糊神经网络为基础的信用风险评估模型，以期能够对我国银行业和金融机构的风险管理技术水平的提高有所裨益。《基于遗传进化型模糊神经网络的信用风险评估模型构建及应用》研究的内容主要是从技术层面角度来探讨评估信用风险时建模的问题，采用智能计算技术（神经网络、模糊逻辑和遗传算法）建立信用风险评估模型，并运用我国上市公司数据对所构建模型的效果进行验证和评价。
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本书的特色在于取舍明确，一切无助于迅速理解深度学习精髓的内容全被摒弃了，并着重阐述了技术上的重点和难点；表达上深入浅出：即便是从未接触过AI知识的人，也能从作者简明清晰的表述中，一窥深度学习。 对任何一位想成为AI/深度学习领域工程师的读者来说，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》能帮你迅速打开AI的大门，并成长为一名合格的AI工程师。
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