【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于金融市场管理，具体涉及一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法及系统。
技术介绍
1、近些年，随着金融市场在国内外的迅速发展，金融业已成为典型的基于信息化技术的产业，金融运行的有效性和安全性越来越依赖信息流的强度和质量，信息的充分性和真实性是现代金融决策的基础条件，一旦信息失真，金融资产的风险就形成了对现实的威胁。现有金融市场信用评估方法仅依赖于有限的数据来源，可能无法全面获取主体的信用相关信息，导致评估结果不够客观；而一些评估方法过度依赖主体的历史信用数据，缺乏对当前和未来情况的预测能力，无法及时反映主体的实际变化，且仅依赖于单一指标或模型，忽视了多维度的信用特征，导致评估结果片面或不够全面；对主体信用的评估结果缺乏动态更新和调整机制，无法及时跟踪主体的信用变化，对于社会关系、政策合规等非财务方面的因素，现有方法往往难以进行客观的量化评估，影响了评估结果的全面性。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法，其特征在于，所述隶属度函数由中心点和控制参数组成的非线性响应函数，通过输入量与所述中心点的位置计算隶属度，所述控制参数用于控制函数的曲线斜率。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法，其特征在于，所述信用评估模型的网络结构为BP神经网络，并添加了模糊器和解模糊器，所述模糊器设置在所述模糊层用于模糊化处理，所述解模糊器设置在所述输出层用于对模糊集合进行去模糊化。
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法，其特征在于，所述隶属度函数由中心点和控制参数组成的非线性响应函数，通过输入量与所述中心点的位置计算隶属度，所述控制参数用于控制函数的曲线斜率。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法，其特征在于，所述信用评估模型的网络结构为bp神经网络，并添加了模糊器和解模糊器，所述模糊器设置在所述模糊层用于模糊化处理，所述解模糊器设置在所述输出层用于对模糊集合进行去模糊化。
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的金融市场主体信用评估方法，其特征在于，所述输出误差为基于有监督学习下...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海滨，王建强，刘晶，肖锐，
申请(专利权)人：海豚行云上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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