1、“.....实现特定的功能。本文采用数学建模方法，针对农村商业银行不良贷款的众多影响因素，首先通过主成份分析降维，选取影响农村商业银行不良贷款的主要因素然后以降维得到的主成份为神经基于主成份分析与神经网络相结合的农村商业银行不良贷款影响因素论文原稿的输入，选取现有的农村商业银行不良贷款数据为样本，设计神经网络模型。首先需要确定隐含层的数目以及输入层输出层与隐含层各层神经元的个数。神经网络可以包含层或多层隐含层，并且随着隐含层数目增加......”。

2、“.....作为本次的实际权值调整量，即η，其中为动量系数动量因子实际上相当于阻尼项，它减小了学习过程中的振荡趋势，从而改善了收敛性合指标去解释原来资料中的大部分变量。基于此，本文通过主成份分析与神经网络相结合的方法研究农村商业银行不良贷款的影响因素，为银行不良贷款的研究提供新的思路与方法。本文选择单隐含层神经网络模型进行模型设计神经网络模型是种具有模式识别能力自組织自适应自学习特点的计算机制，在众多领域得到了广泛应用。例如......”。

3、“.....综合反映贷款企业的风险状况型研究了不良贷款率与宏观经济变量之间的相关关系索有运用动态面板数据模型，以年沪深两市家上市银行所组成的平行面板数据为样本，研究了我国银行不良贷款水平的基本影响因素。已有文献大多通过实证分析或线性模型方面，我国农村商业银行经营环境复杂，其不良贷款率与各影响因素之间是否呈线性关系值得商榷。基于主成份分析与神经网络相结合的农村商业银行不良贷款影响因素论文原稿......”。

4、“.....以年沪深两市家模型的对比检验，证明了神经网络在总体风险评价方面具有较好的表现。主成份分析是种降维方法，主要是通过将多指标转化为少数几个综合指标去解释原来资料中的大部分变量。基于此......”。

5、“.....方面，单的评价指标不具有代表性，不能各种影响因素进行充分揭示另方面，我国农村商业银行经营环境复杂，其不良贷款率与各影响因素之间是否呈线性关系值得商榷。者对不良贷款的影响因素做了大量研究。卢盼盼在模型的基础上，对利率与商业银行不良贷款率的波动关系进行了实证分析李勇赵金涛等通过建立决策树模型对银行不良贷款信用风险进行了预测蒋鑫通过建立多元线性回归子实际上相当于阻尼项，它减小了学习过程中的振荡趋势，从而改善了收敛性......”。

6、“.....有效的抑制了网络陷入局部极小。神经网络模型是种具有模式识别能力自組织自适应自学习特点的计算。宏观方面经济体制宏观经济调控信贷资金财政化金融监管体制市场和法规体系等。银行方面银行的风险意识淡薄自身具有制度性缺陷风险监控不力等。借款人方面借款人的诚信状况财务状态年龄受教育程度等。目前，国内外学市银行所组成的平行面板数据为样本，研究了我国银行不良贷款水平的基本影响因素......”。

7、“.....方面，单的评价指标不具有代表性，不能各种影响因素进行充分揭示神经网络相结合的方法研究农村商业银行不良贷款的影响因素，为银行不良贷款的研究提供新的思路与方法。目前，国内外学者对不良贷款的影响因素做了大量研究。卢盼盼在模型的基础上，对利率与商业银行不良贷款率机制，在众多领域得到了广泛应用。例如，韩正通过神经网络与因子分析相结合的方法构建了相对全面的信贷风险监测指标体系，综合反映贷款企业的风险状况龚科提出了基于神经网络的银行房地产信贷风险评价......”。

8、“.....则可能修正过头，导致震荡甚至发散。采用动量法调整权值，即将上次权值调整量的部分迭加到本次误差计算所得的权值调整量上，作为本次的实际权值调整量，即η，其中为动量系数动量。首先需要确定隐含层的数目以及输入层输出层与隐含层各层神经元的个数。神经网络可以包含层或多层隐含层，并且随着隐含层数目增加，网络规模增大，运算效率会降低。基于主成份分析与神经网络相结合的农村商业银络的输入，以银行现有数据为样本......”。

9、“.....对农村商业银行的不良贷款率进行科学预测。本文提出的主成份分析与神经网络相结合的方法，既可以为商业银行发放贷款提供有效参考，又能有针对性的对规模增大，运算效率会降低。摘要农村商业银行在我国的银行业中占有非常重要的地位，但由于其金融主体的特殊性等些原因，不良贷款率直居高不下。神经网络模型是近年来学术界和应用界广泛关注的种人工智能技术，主要通降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性，有效的抑制了网络陷入局部极小......”。