摘要：随着新巴赛尔协议的推出，信用风险测量问题越来越受到重视。在西方发达国家，商业银行的信用风险管理测量技术已比较成熟，继传统的比例分析、主观分析之后，统计方法得到广泛的应用，如判别分析和logit回归分析等。自从20世纪80年代末期以来，人工智能技术如神经网络、专家系统等也被应用于商业银行信用风险测量中。目前，该领域应用最多的就是BP神经网络，但其固有的一些缺点，如易陷入局部极小点，会影响预测效果。但可以利用改进的遗传算法对BP神经网络进行优化，实验证明效果非常好。

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