10、数据挖掘中的自适应高阶神经网络与信用风险管理

数据挖掘中的自适应高阶神经网络与信用风险管理

在数据挖掘和信用风险评估领域，有两种重要的技术值得深入探讨，分别是自适应高阶神经网络（Adaptive HONN）和Cox回归模型在信用风险预测中的应用。下面将详细介绍这两种技术的原理、实验结果以及实际应用。

自适应高阶神经网络（Adaptive HONN）

自适应高阶神经网络是一种用于数据挖掘的强大工具，它采用了自适应双曲正切激活函数。以下是其学习算法的详细介绍：
符号说明
- (k)：表示网络的层数。
- (i)：表示第 (k) 层中的第 (i) 个神经元。
- (u_{I_{k,i}})：第 (k) 层第 (i) 个神经元的内部状态或输入。
- (u_{O_{k,i}})：第 (k) 层第 (i) 个神经元的输出值。
- (w_{k,j,i})：第 (k - 1) 层第 (j) 个神经元与第 (k) 层第 (i) 个神经元之间的连接权重。
- (\theta_{k,i})：第 (k) 层第 (i) 个神经元的阈值。
- (A_{1,k,i})、(A_{2,k,i})、(B_{1,k,i})、(B_{2,k,i})：激活函数中的可调变量。
- (m)：输出层神经元的总数。
- (l)：网络的总层数。
- (\eta)：学习率。
- (\beta)：动量因子。
- (r)：迭代次数。

输入与输出计算
第 (k) 层第 (i) 个神经元的输入计算公式为：
[u_{I_{k,i}} = \sum_{j} w_{k,