本书针对我国农户贷款难、融资贵的现实困境，以"违约状态判别最优"为核心，构建了一套完整的农户小额贷款信用评分理论与模型体系。研究围绕六大关键环节展开：首先，通过遗传算法改进决策树，实现客户精准分组；其次，创新提出改进向后浮动搜索算法(IBFS)，构建了包含17个指标的高鉴别力评级体系；第三，设计增量式极限学习机模型，实现仅用新数据与旧模型关键参数动态更新评分方程；第四，结合漂移检测与增量神经网络，建立环境自适应的动态评分机制；第五，构建客户数钟形分布与违约金字塔双重约束的信用等级划分模型；最后，应用SHAP方法增强模型可解释性，满足监管合规要求。实证研究表明，该体系显著提升了违约鉴别精度，解决了传统模型无法兼顾等级稳定性与损失率分布的难题。研究成果已在多家金融机构实践应用，为普惠金融高质量发展提供了科学工具，对推动农村金融创新与风险防控具有重要理论价值与实践意义。