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基于机器学习的贫困户识别指标体系模型研究

摘要:当前我国改革已迈入攻坚期,脱贫攻坚中精准扶贫的重要意义不言而喻。唯有精确识别贫困人口,才能在精准扶贫工作中做到有的放矢。由于现行贫困人口识别的指标尚未做到精准定位真实贫困户,导致大量扶贫资源无法惠及特困家庭,贫富差距依旧悬殊,扶贫效果不显著。同时,国内外精准扶贫研究仍处于从理论向实证研究转型的过程,普遍缺乏社会调查和量化分析的实证检验来支撑精确识别贫困人口的指标体系。本文通过分析广西玉林实地调研的问卷数据,以数据挖掘的方法得到贫困人口识别的新指标体系,通过多层前馈神经网络构建基于家庭经济指标的贫困户精准识别系统。

关键词:
  • 精准扶贫  
  • 机器学习  
  • 指标体系  
作者:
徐姝婧; 陆一啸; 徐嘉瑞
单位:
上海立信会计金融学院统计与数学学院; 上海201209; 上海立信会计金融学院信息管理学院; 上海201209
刊名:
上海立信会计金融学院学报

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上海立信会计金融学院学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:31-2143/F。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1989年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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