"人工智能-机器学习-基于知识管理的智能型贷款风险分类研究"
本文主要研究了基于知识管理的智能型贷款风险分类，旨在解决商业银行的贷款风险管理问题。通过结合人工智能技术和知识管理方法，提出了一个智能型贷款风险分类系统。该系统可以自动学习和获取知识，实现贷款风险的智能分类。
本文对知识管理的概念进行了分析，并强调了其在企业管理中的重要性。然后，提出了基于知识管理的智能型贷款风险分类系统的设计和实现，包括系统的架构、算法和实现细节。
在实现中，使用了ANN（人工神经网络）和ES（专家系统）技术，结合知识管理方法，实现了知识的获取、转换、求精和集成。通过ANN学习样本数据，抽取规则，并将其转换为符号性知识，从而解决了单一专家系统知识获取的“瓶颈”问题。
同时，本文还提出了基于ES的知识集成方法，将五个因素所归结的三种异性知识进行综合分析，实现了贷款风险的智能分类。通过该系统，可以提高贷款风险管理的质量和金融机构信贷管理水平。
此外，本文还讨论了知识管理在贷款风险管理中的应用前景，强调了知识管理在智能化商业银行的重要性。通过本文的研究，希望能够促进人工智能技术在商业银行中的应用，提高贷款风险管理的质量和金融机构信贷管理水平。
知识点总结：
1. 基于知识管理的智能型贷款风险分类系统的设计和实现。
2. ANN和ES技术在知识获取、转换、求精和集成中的应用。
3. 知识管理在贷款风险管理中的应用前景和重要性。
4. person工智能技术在商业银行中的应用，提高贷款风险管理的质量和金融机构信贷管理水平。
详细知识点解释：
1. 基于知识管理的智能型贷款风险分类系统：
该系统旨在解决商业银行的贷款风险管理问题，通过结合人工智能技术和知识管理方法，实现贷款风险的智能分类。该系统可以自动学习和获取知识，将五个因素所归结的三种异性知识进行综合分析，实现贷款风险的智能分类。
2. ANN和ES技术在知识获取、转换、求精和集成中的应用：
ANN技术可以学习样本数据，抽取规则，并将其转换为符号性知识，从而解决了单一专家系统知识获取的“瓶颈”问题。ES技术可以将知识进行集成和分析，实现知识的获取、转换、求精和集成。
3. 知识管理在贷款风险管理中的应用前景和重要性：
知识管理在贷款风险管理中的应用前景广阔，可以提高贷款风险管理的质量和金融机构信贷管理水平。知识管理可以帮助商业银行更好地管理和应用知识，提高贷款风险管理的智能化水平。
4. 人工智能技术在商业银行中的应用：
人工智能技术可以帮助商业银行提高贷款风险管理的质量和金融机构信贷管理水平。通过结合人工智能技术和知识管理方法，商业银行可以实现贷款风险的智能分类，提高贷款风险管理的质量和金融机构信贷管理水平。
