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1、2002年6月系统工程理论与实践第6期 文章编号:100026788(2002)0620026207商业银行监管的SOM神经网络的分类方法熊 熊,张 维(天津大学系统工程研究所,天津300072)摘要:商业银行非现场监管在整个商业银行监管体系中占有中枢神经的地位L该文将商业银行非现场监管作为模式识别分类问题进行研究,提出了在商业银行监管中应用基于自组织特征映射神经网络的分类模型L然后,以实际数据为基础进行了商业银行分类识别,并进行了相应的分析,从而验证了模型的有效性.关键词:非现场监管;分类;神经网络;自组
2、织特征映射中图分类号:N945.11;F830.33文献标识码:AaOff2siteCommercialBankingRegulationBasedSelf2organizingFeatureMapNeuralNetworksXIONGXiong,ZHANGWei(InstituteofSystemsEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Beingthecoreoftheoff2sitecommercialbankingregu
3、lationsystems,theoff2sitebankingregulationsystemplayakeyroleintheentirebankingregulationsys2tem.Inthispaper,weregardtheoff2siteregulationasakindofpatternrecognition,andwepresentanewmodelbasedself2organizingfeaturemapneuralnetworks.Usingthismodel,weclassifi
4、edcommercialbankfromthepracticedataandmadeacorre2spondinganalysisoftheresult.Theeffectivenessoftheproposedapproachisclearlydemonstratedbytheexperimentresults.Keywords:off2siteregulation;classification;neuralnetworks;self2organizingfea2turemap1 引言商业银行监管是指监管
5、当局以保障国家政治经济利益为目的,从现场监管与非现场监管两方面识别、规避和防范商业银行经营风险,引导商业银行建立有效的内控机制,维护银行业的安全与稳健L商业银行监管由一系列银行监管要素构成,在监管形式上主要采取非现场监管与现场监管相结合的形式L非现场监管是西方发达国家银行监管的重要方式L所谓非现场监管,是监管当局通过要求商业银行定期或临时报送有关业务和财务报表等统计资料和信息,连续收集与分析商业银行的各种数据和比例,来分析、评价、监督一家商业银行的现状及其发展趋势,判断其业务经营是否稳健与安全,是商业银行管
6、理的早期预警分析手段L非现场监管通过综合指标分析对商业银行做出评判实质上是对商业银行总体进行模式识别L模式识别也就是对所研究的对象根据其共同特征或属性进行识别分类L分类的最终目的是区分出有隐患的银行,然后再对其进行处理L模式识别中的每一类是由具有某类共同属性的元素构成的元素集合La收稿日期:2000209206资助项目:国家自然科学基金(79790130);教育部“跨世纪优秀人才培养计划”基金(96-170)作者简介:熊熊(1972-),男,博士,讲师;张维,男,42,博士,教授,博士生导师.©1995-2
7、005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.第6期商业银行监管的SOM神经网络的分类方法27本文第一部分介绍了自组织特征映射神经网络分类判别方法L第二部分是模型的实证研究的结果L第三部分是全文的总结L2 自组织特征映射的分类判别方法1981年科霍南(T.Kohonen)提出了自组织特征映射模型(Self2organizingFeatureMap,简称SOM)L他认为一个神经网络接受外界输入模式时,将分为不同区域,各区域分别对不同的输入模式有
8、着不同的响[1]应特征,这一过程自动完成L自组织特征映射是一种具有侧向联想能力的神经网络,每个输入结点与输出结点之间由可变权值联接,其邻近和邻域可以定义为直线、平面或曲面上L自组织特征映射是一种无教师的聚类方法L与传统的模式聚类方法相比,它所形成的聚类中心能映射到其邻域中,而其网络结构保持不变L自组织特征映射网络作为自联想最邻近分类器,能将任意连续模式分为若干类L它用竞争学习规则脱机学习,按离散方式运行L对于每个
