Resumen

La llegada de la era del big data ha proporcionado una nueva dirección de desarrollo para la recolección de créditos financieros en internet. En primer lugar, el artículo introdujo la situación de las finanzas en internet y la industria crediticia tradicional. Con base en ello, se utilizó un modelo matemático para demostrar la necesidad de desarrollar información crediticia financiera de big data. Luego, los datos de crédito financiero en internet son preprocesados, se seleccionan las variables adecuadas para el modelado y se construye el modelo dinámico de seguimiento crediticio de la red neuronal BP basado en algoritmos genéticos adaptativos. Se encontró que tanto el algoritmo de entrenamiento LM como el algoritmo bayesiano pueden converger rápidamente el error a 10e-6 en el entrenamiento del modelo, y el efecto de entrenamiento general es ideal. Finalmente, se utiliza el algoritmo de extracción de reglas para simular las muestras de prueba. La tasa de precisión de cada método de muestra es superior al 90%, e incluso algunas tasas de precisión son superiores al 90

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Era de big data; Cobranza de créditos financieros en internet; Modelo matemático; Información de crédito financiero de big data; Red neuronal BP; Algoritmo de extracción de reglas
• Keywords:Era of big data; Internet financial credit collection; Mathematical model; Big data financial credit information; BP neural network; Rule extraction algorithm