SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINI KREDIT RISKINI BAHOLASH UCHUN QO’LLASH

Авторы

  • Muhamediyeva D.T.

    “Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy tadqiqot universiteti

  • Sobirov R.A.

    “Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy tadqiqot universiteti

  • Egamberdiyev N.

    Ташкентский Университет Информационных Технологий image/svg+xml

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, риск, кредит, банк, клиент, классификация, оценка, функция активации

Аннотация

В исследовательской работе предложена модель оценки кредитоспособности клиентов банка; предлагается построить классификационно-оценочную модель интеллектуального анализа кредитоспособности клиентов банка на основе многослойного нейросетевого алгоритма; разработан алгоритм определения и оценки кредитоспособности клиентов банка с использованием многослойных нейронных сетей.

Библиографические ссылки

1. Kruglov V.V., Dli M.I., and Fuzzy R.Yu. Logic and artificial neural networks. -M.: «Fizmatlit», 2001.

2. Zagidullin BI, Nagaev IA, Zagidullin N.Sh., Zagidullin Sh.Z. _ A neural network model for the diagnosis of myocardial infarction. // Russian Journal of Cardiology. 2012; (6): 51-54.

3. Han Y., Lam W., Ling C.X. Customized classification learning based on query projections, Information Sciences 177 (2007) 3557–3573.