基于模糊分类计算的投资风险评估数学模型
本帖最后由 frehsleaf 于 2019-5-25 16:02 编辑针对传统风险估计模型，由于需采用学习算法调整模型参数，物理含义不明确，形势复杂，无法有效实现投资风险评估，提出一种基于模糊分类计算的投资风险评估数学模型，分析了模糊分类算法的一般形式及约束条件，通过拉格朗日乘法建立最小化的目标函数，获取最优解的必要条件。对决策表中通过条件属性获取的决策表进行过滤，删除简化决策表中的冗余样本，获取决策规则。分析了模糊推理过程。形成初步的风险分担方案，获取与之对应的收益，通过实际风险收益和最佳风险收益的偏离程度反映项目的风险程度，确定各指标权重，对风险综合指标值进行计算，给出投资风险分级评价标准。仿真实验结果表明，所提模型具有很高的可行性和可靠性。
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