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本发明涉及信用监测技术领域，具体涉及一种基于阴影划分的集成SVM个人信用评估方法，包括：对训练数据进行预处理，进行特征选择，识别边界样本并对样本空间进行阴影划分，对训练数据进行采样，形成多组训练集以训练集成SVM模型，将待预测样本输入到训练好的集成SVM预测模型中，训练好的集成SVM预测模型通过m个基分类器投票的方式对待预测样本进行分类，每个基分类器投1票，所有基分类器投票完毕后，将待预测样本分到投票数最多的类中，输出信用评级，同时将数据存入数据库中。本发明对用户的信用评分进行科学的预测与评估，
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112396507 A (43)申请公布日 2021.02.23 (21)申请号 202010903303.X (22)申请日 2020.09.01 (71)申请人 重庆邮电大学 地址
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