[发明专利]一种不完备信息条件下非线性映射信用评分方法

摘要

本发明涉及一种不完备信息条件下非线性映射信用评分方法，S1：通过评分主体的信息数据，构建包含多个待评价主体的不完全信息的信用特征向量矩阵；S2：采用[0,1]均匀分布填充的方式对缺失信息以及不完全信息补全，然后通过迭代求解来近似求解优化；S3：利用补全后的矩阵计算每个特征指标的信息熵，表示特征承载的信息量；S4：利用层次分析法（AHP）得到特征指标的权重向量，再根据定义信息缺失惩罚系数和原始信息缺失情况更新特征指标权重向量等步骤进行评估。本发明的方法在企业信息数据缺失和不完整的情况下，提升了企业数据缺失对评分方法可用性的限制，即便对有数据缺失的企业，仍可计算该相应的信用评分，同时方法具有客观性、准确性的特点。

主权项

一种不完备信息条件下非线性映射信用评分方法，其特征在于：方法步骤如下：S1：通过评分主体的信息数据，构建包含多个待评价主体的不完全信息的信用特征向量矩阵；S2：采用[0,1]均匀分布填充的方式对缺失信息以及不完全信息补全，然后通过迭代求解来近似求解优化；S3：利用补全后的矩阵计算每个特征指标的信息熵，表示特征承载的信息量；S4：利用层次分析法(AHP)得到特征指标的权重向量，再根据定义信息缺失惩罚系数和原始信息缺失情况更新特征指标权重向量；S5：根据线性加权函数公式和最大最小值映射函数公式计算主体对象的评分值。