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基于BP神经网络方法的中美银行信贷风险比较分析的任务书
一、任务背景
随着金融业的发展，银行信贷业务成为了银行业最重要的业务之一。然而，信贷业务中存在着风险，如不良贷款、违约等情况，这对银行业务的稳定和发展直接产生影响。因此，银行需要根据客户的信用状况、资产状况等因素来评估客户的信贷风险。
中美两国在银行业务方面有一些区别，比如在客户评级、信用记录等方面。因此，对中美两国银行信贷风险的比较分析具有重要的实践意义。
BP神经网络方法是一个基于模拟生物神经网络的计算模型，可以用来对数据进行建模和分析。该方法在机器学习、数据挖掘等领域有广泛的应用，可以用来预测、分类等。因此，利用BP神经网络方法对中美两国银行信贷风险进行比较分析具有很大的潜力。
二、任务目标
1.了解中美两国银行信贷业务的情况，包括评估客户信贷风险的方法、影响因素等。
2.掌握BP神经网络方法的原理、使用方法，了解其优缺点。
3.采集中美两国的银行信贷数据，对比分析两国的数据特点。
4.基于BP神经网络方法，对中美两国银行信贷风险进行模型构建和预测，比较分析两国的信贷风险情况。
三、任务内容
1.阅读相关文献，了解中美两国银行业务的情况、BP神经网络方法的原理和应用、相关的数据采集方法等。
2.收集中美两国银行信贷业务的数据，包括客户信息、贷款额度、贷款利率、贷款期限、违约情况等方面的数据，并对数据进行清洗和预处理。
3.基于收集到的数据，利用BP神经网络方法进行模型构建和训练，并对模型进行优化。
4.通过比较分析，得出中美两国银行信贷风险的情况，并进行解释和讨论。
5.撰写实验报告，对实验进行全面的分析和总结，给出合理的结论和建议。
四、时间安排
本次任务完成时间为30天，具体安排如下：
第1-3天：研究BP神经网络方法，收集相关文献和资料。
第4-7天：收集中美两国银行信贷业务的数据，进行清洗和预处理。
第8-15天：基于收集到的数据，进行BP神经网络模型的构建和训练，并进行优化。
第16-22天：对比分析中美两国银行信贷风险的情况，得出结论和建议。
第23-28天：撰写实验报告，并进行完善和修改。
第29-30天：总结任务完成情况，提交实验报告，完成任务。
五、参考文献
1.田云，王思厚.BP神经网络的理论和应用：上海交通大学出版社，2002.
2.李华.基于神经网络的中美两国银行信贷风险比较研究：当代财经，2010.
3.张婷，徐平.中美银行信贷风险比较分析：管理工程学报，2015.
4.王丽英.BP神经网络的优化及应用：计算机科学与技术，2010.
6.李甜甜，刘世杰.针对BP神经网络的特征选择算法研究：组合机床与自动化加工技术，2017.