【摘要】：建立營銷預(yù)警機制是企業(yè)控制風(fēng)險的有效途徑,利用基于模糊積分的支持向量機集成算法可以構(gòu)建營銷風(fēng)險預(yù)警模型。研究利用Bagging算法能夠重新選取訓(xùn)練集增加弱分類器集成差異度的特性來生成個體分類器,最終實現(xiàn)提高模型泛化能力的目的;基于模糊積分算法對各個子分類器進行集成,從而克服了多數(shù)投票集成算法未能考慮子支持向量機分類器重要性的缺陷。研究結(jié)果表明,基于模糊積分的支持向量機集成算法適合研究具有小樣本特征的營銷風(fēng)險預(yù)警問題,其效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非集成的SVM和基于最多投票原則集成的SVMS算法。
[Abstract]:Establishing marketing early warning mechanism is an effective way for enterprises to control risks. The marketing risk early warning model can be constructed by using support vector machine ensemble algorithm based on fuzzy integral. The purpose of this paper is to integrate all the sub-classifiers based on the fuzzy integral algorithm, so as to overcome the disadvantage that the majority voting ensemble algorithm fails to consider the importance of the sub-support vector machine classifiers. The result is better than the BP neural network, the non integrated SVM and the SVMS algorithm based on the most voting principle.
【作者單位】： 河北地質(zhì)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：F272.35

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10 侯澍e，

本文編號：2210480