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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.11
- 수록면
- 179 - 188 (10page)
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Bankruptcy prediction is an important and widely Sill died topic since it can have significant impact on bank lending decisions and profitability. Recently, support vector machine (SVM) has been applied to the problem of bankruptcy prediction. The SVM-based method has been compared with other methods such as neural network, logistic regression and has shown good results. Genetic algorithm (GA) has been increasingly applied in conjunction with other AI techniques such as neural network, CBR. However, few studies have dealt with integration of GA and SVM, though there is a great potential for useful applications in this area. This study proposes the methods for improving SVM performance in two aspects: feature subset selection and parameter optimization. GA is used to optimize both feature subset and parameters of SVM simultaneously for bankruptcy prediction.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Research Background
3. Hybrid GA-SVM Model
4. Research data and experiments
5. Experiment results
6. Conclusion
References
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