【摘 要】
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为准确评估中小型企业的信用等级和风险状况,提出了一种混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm, HGA）,该算法针对遗传算法后期局部搜索能力差、收敛速度慢等缺陷,对标准遗传算法的遗传算子进行了研究和改进.通过引入退火选择、多模式交叉变异等遗传算子,加强了遗传算法的收敛性和准确性,并将改进的HGA算法应用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）参数
【基金项目】
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国家自然科学基金（11501065）； 重庆市研究生导师团队建设项目（JDDSTD201802）； 重庆市教育委员会科学技术研究项目（KJQN202100712）；
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为准确评估中小型企业的信用等级和风险状况,提出了一种混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm, HGA）,该算法针对遗传算法后期局部搜索能力差、收敛速度慢等缺陷,对标准遗传算法的遗传算子进行了研究和改进.通过引入退火选择、多模式交叉变异等遗传算子,加强了遗传算法的收敛性和准确性,并将改进的HGA算法应用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）参数的优化,构建了HGA-SVM信用评估模型.实验结果表明:与传统的评估方法以及目前主流的机器学习评估模型相比,HGA-SVM信用评估模型在收敛速度以及评估精准度上有着明显改善,提升了信用风险的评估效果.
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