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基于BP神经网络和SVM的个人信用评估比较研究的任务书
一、选题背景
随着金融市场的不断发展，信用评估的重要性日益凸显。个人信用评估不仅影响着个人的生活质量，还关系到银行、信用卡公司等金融机构的贷款风险和信用卡违约率等问题。因此，如何进行准确的个人信用评估，成为了当前金融领域的一个热门研究方向。
当前，个人信用评估主要采用的方法有BP神经网络和SVM支持向量机两种算法。两种算法各有优缺点，但在实际应用中效果却难以区分。因此，本研究旨在通过比较两种算法在个人信用评估中的应用效果，探究两种算法的适用性和优缺点，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
二、研究内容
1.个人信用评估的概述：介绍个人信用评估的基本概念、评估指标和方法，以及目前国内外相关研究现状。
2.BP神经网络算法在个人信用评估中的应用：详细介绍BP神经网络的原理和算法流程，并结合实际案例分析其在个人信用评估中的应用效果和优缺点。
3.SVM支持向量机算法在个人信用评估中的应用：详细介绍SVM支持向量机的原理和算法流程，并结合实际案例分析其在个人信用评估中的应用效果和优缺点。
4.两种算法比较研究：通过对比BP神经网络算法和SVM支持向量机算法在个人信用评估中的实际应用效果进行比较分析，探究两种算法的适用性和优缺点，并对评估结果进行综合评价。
5.研究结论与展望：对比较研究结果进行总结和评价，并对未来个人信用评估研究的方向和重点提出展望和建议。
三、研究方法
1.理论分析法：通过对BP神经网络和SVM支持向量机算法的理论分析，掌握两种算法的基本原理和算法流程。
2.实证分析法：选取一定量的个人信用数据，分别采用BP神经网络和SVM支持向量机算法进行建模和评估，并对两种算法在实际应用中的效果进行分析和比较。
3.数量分析法：采用统计学方法对比较研究结果进行分析和评价，以验证研究成果的可靠性和实用性。
四、预期成果
1.掌握BP神经网络和SVM支持向量机算法的基本原理和算法流程。
2.深入了解个人信用评估的基本概念、评估指标和方法，以及国内外相关研究现状。
3.通过对BP神经网络和SVM支持向量机算法的应用分析，探究两种算法在个人信用评估中的优缺点和适用性。
4.对比较研究结果进行分析和总结，提出未来研究的方向和重点。
五、研究进度安排
1.第一周：进行文献调研和数据收集。
2.第二周：对BP神经网络和SVM支持向量机算法进行理论分析。
3.第三周：对数据进行预处理和建模，分别采用BP神经网络和SVM支持向量机算法进行个人信用评估。
4.第四周：对比较研究结果进行分析和评价，撰写论文。
5.第五周：进行论文修改和完善，完成论文撰写。
六、参考文献
1.陈洛阳，周静静.基于BP神经网络的个人信用评估.电脑知识与技术，2018（6）：76-78.
2.王丽丽，李贤明.SVM算法在个人信用评估中的应用.现代计算机，2019（4）：163-165.
3.张晓依，罗雨青.信用风险评估与控制.金融理论与实践，2018（2）：98-100.