Рейтинг поведения (около 1000 отличительных черт)

Отличительные черты, взятые из контокоррентных записей:значение взносов в месяц оценки; среднее значение взносов в течение последних i месяцев; процентная доля взносов в месяц оценки к требуемой сумме внесения на начало месяца и т.д.

Сальдовые отличительные черты:средневзвешенное сальдо в месяц оценки; среднее значение месячных сальдо в течение последних i месяцев; самое высокое и самое низкое значение сальдо в течение последних i месяцев; число месяцев с самым высоким сальдо в течение последних i месяцев и т.д.

Отличительные черты, взятые из структуры срока платежа:длительность просрочки платежа, дней n (n = 1-30, 31-60, 61-90 …); процентная доля суммы просрочки платежа в течение n дней к конечному сальдо в месяц оценки и т.д.

Отличительные черты, взятые из заявок:число и стоимость заявок в месяц оценки; число и стоимость позиций заявок из области риска в месяц оценки или в течение последних i месяцев.

Упражнения

13.1. В чем преимущества и недостатки многослойной нейронной сети по сравнению с двухслойной?

13.2. Какую нейронную сеть нужно построить для нахождения профиля заемщика кредита?

13.3. Что означает обучение нейронной сети? Какая главная проблема, относящаяся к наборам данных, используемым при обучении нейронной сети?

13.4. Если набор данных для обучения нейронной сети небольшой, какие схемы должен использовать разработчик для увеличения размера набора данных?

13.5. Что означает способность "генерализации" системы? Какие главные факторы воздействия на способностьгенерализации системы?

13.6. Какие два главных типа выборки данных в обучении нейронной сети?

Литература к части II «базы Знаний»

Основная литература

1. Змитрович А.И. Базы данных. Мн.: Университетское, 1992. – 271 с.

2. Кричевский М. Л. Интеллектуальные методы в менеджменте. – СПБ.: Питер, 2005. – 304 с.

3.

4. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

5. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.:Мир, 1991. –568 с.

6. Люггер, Джордж, Ф. Искусственный Интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание. М.: Издательский дом “Вильямс”, 2003. – 864 с.

7. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985, - 373с.

8. Уосерман Ф, Нейрокомпьютерная техника. Теория ипрактика. М.: Мир, 1992, 237 с.

Дополнительная литература

1. Вагин В.Н. Дедукция и общение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988. – 384 с.

2. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. Мн.: ДизайнПРО, 1995. - 255 с.

3. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение. М.: Мир, 1976.

4. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. –368 с.

5. Ин, Д. Соломон. Использование ТУРБО-ПРОЛОГА. М.: Мир, 1993.

6. Корнеев В. В., Гареев А. Ф., Васютин С. В. И др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. – М.: Нолидж, 2000.

7. Кофман А., Алуха X. Хил. Введение теории нечетких множеств в управление предприятием. Мн.: Выш.шк., 1992. – 223 с.

8. Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. - 151 с.

9. Минский М.Л., Пайперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971.

10. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь. 1986.

11. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986,312с.

12. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989, - 278с

13. Прикладные нечеткие системы. Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сутэно. М.: Мир, 1993, - 368с.

14. Романов В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие. – М.: “Экзамен”, 2003. – 496 с.

15. Тельнов Ю. Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. – М.: СИНТЕГ, 1999. – 216 с.

16. Уэно X. и др. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989.

17. Уотермен Д., Руководство по экспертным системам. М.:Мир, 1989, 390 с.

18. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. М.: Мир, 1987, - 441 с.

19. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. М.: Наука, 1983, - 300 с.

20. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987, - 324с.

21. Элти Дж., Кумбе М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987, - 192с.

22. Farreny H. Elements d'Intelligence Artificielle. Hermes, 1987, - 386 р.

23. Farreny H. Exercices programmes d'Intelligence Artificielle. Masson.

24. Giaratano,G. Riley. Experts Systems. Principles and Programming. 1994, - 644 p.

25. Kaufman A., Aluja J. Gil. Las matematicas del azar de la incertitumbre. Elementos basicos para su aplicacion eneconomia. Editorial Centre de estudios Ramon Areces. Madrid: 1990, - 298р.

26. Kaufman A., Aluja J. Gil. Tecnicas operativas de gestion parael tratamiento de la incertitumbre. Editorial Hispano Europea, S. A. Barcelona (Espana), 1987, - 468p.

27. Zahedi Fatemeh. Intelligent Systems for Business: Expert Systems with Neural Networks. The Wadsworth Publishing Company Belmont, California. 1993, - 658 p.