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基于模糊神经网络的个人信用风险评估的任务书
任务书
一、任务目的：
本次任务的核心目的为基于模糊神经网络构建个人信用风险评估模型，通过对模型的建立，可以提高金融机构针对客户的信用风险评估的准确度和效率，提供科学、准确、可靠的风险评估结果，帮助企业和个人决策，减少信用风险损失。
二、任务内容：
1.研究模糊神经网络概念、原理和算法，对模糊神经网络模型进行深入了解。
2.确定个人信用评估的影响因素，包括但不限于借贷记录、信用卡使用记录、财务状况等，收集相关数据。
3.运用模糊神经网络模型对个人信用风险进行评估，包括设定模型结构、确定训练集和测试集、设置参数等。
4.分析模型评估结果，对模型进行优化和改进，提高模型的准确性。
5.进行模型的应用实验，验证模型的实用性和有效性。
三、任务要求：
1.准确理解模糊神经网络的原理和应用，对数据预处理、模型建立和结果分析等环节进行深入分析。
2.熟练掌握数据处理和编程工具，例如MATLAB、Python等，能够独立编写代码完成任务。
3.对实验结果进行科学分析和总结，提出建设性意见和改进方案。
4.能够熟练运用各种文献，得到各种资料的整合、分析和利用。
四、预期成果：
完成个人信用风险评估的模型建立和应用实验，并发表相关学术论文一篇。论文应包括模型建立和结果分析、实验设计和应用实验、结论和展望等部分。
五、任务进度：
1.第一阶段（1周）：研究文献，深入了解模糊神经网络和个人信用评估模型的相关知识。
2.第二阶段（2周）：确定影响个人信用评估的因素，收集和预处理相关数据。
3.第三阶段（4周）：运用模糊神经网络模型对个人信用风险进行评估，分析和优化模型。
4.第四阶段（2周）：进行模型的应用实验，验证模型的实用性和有效性。
5.第五阶段（1周）：总结分析实验结果，撰写结论和展望，完成论文写作。
六、参考文献：
1.Hu,Y.,Zhao,D.,&Zhang,X.(2016).Afuzzyneuralnetworkapproachtocreditriskassessmentbasedoncashflowstatementdata.ExpertSystemswithApplications,45,401-406.
2.Zhang,Y.,Zhang,J.,&Xiao,J.(2018).PersonalcreditriskassessmentmodelbasedonSVMandPSOalgorithm.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,9(3),435-445.
3.MohdSaat,N.,Zakaria,R.,&Ahmad,M.S.(2018).PersonalCreditScoringModelUsingStochasticGradientBoosting.JournalofTelecommunication,ElectronicandComputerEngineering(JTEC),10(2-5),167-172.
4.Meyer,C.D.,&Bajaj,K.(2014).Neuralnetwork-basedcreditriskevaluation:AhybridapproachusingKohonenself-organizingmapsandback-propagation.Appliedsoftcomputing,23,360-367.
5.Huang,H.W.,&Chiu,A.A.L.(2017).Personalcreditriskevaluationusinghybridmodelsbasedondecisiontreesandfuzzyneuralnetworks.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,8(6),1005-1015.