BP神经网络在中小企业信用评价中的应用

"基于BP神经网络的中小企业信用评价模型" 本文主要探讨了如何使用BP神经网络来构建中小企业信用评价模型。首先，作者提到Kolmogorov理论，证明了三层Sigmoid神经元的BP神经网络能够近似任何连续函数，因此选择了三层BP网络作为模型的基础。模型的输入层有15个节点，对应于15个信用评价指标，输出层有1个节点，用于给出信用评分。隐藏层的神经元数量通过试凑法确定为5个，形成15×5×1的网络结构。初始权重和阈值取自[0,1]之间的随机数。 在模型的训练过程中，采用了S型函数计算隐含层和输出层的输入和输出。隐含层的输入和输出公式以及输出层的输入和输出公式被详细给出。训练过程中，误差以实际输出与期望输出之间的差异衡量，通过反向传播算法调整权重和阈值。动量因子α用于控制学习速率和收敛效果，动量项有助于缓解训练过程中的振荡。训练持续进行，直到误差E小于预设的拟合误差ε。 文章还提到了MATLAB 6.0中的神经网络工具箱在模型训练中的应用，该工具箱简化了权重训练过程，提高了工作效率。MATLAB作为一种强大的数值计算和仿真分析软件，对于神经网络的研究和应用提供了便利。 这篇论文提出了一个基于BP神经网络的中小企业信用评价模型，通过非线性建模来解决信用风险评估问题。模型的训练过程详细阐述了BP算法的实施步骤，包括误差计算、权重更新和训练迭代，展示了神经网络在信用评价领域的应用潜力。