简谈神经网络预警径向基函数神经网络优化及其在企业财务预警中运用

当前位置: 大雅查重 - 范文 更新时间:2023-12-18 版权:用户投稿原创标记本站原创
摘要:近年来,随着人工智能论述和数据挖掘技术的进展成熟,其在信号处理、方式识别和金融时间序列预测浅析等方面都取得了巨大的成功,已逐渐超越传统的基于统计浅析的策略和BP神经网络。径向基函数神经网络是一种基于正则化论述的三层前向传播的神经网络,具有良好的泛化能力、较快的收敛速度、避开陷入局部极小等优点,在近几年来其探讨和运用得到了迅速的进展。相比于传统的神经网络模型,径向基函数神经网络采取了对参数的分阶段训练的策略,避开了像BP网络那样冗长和繁琐的计算历程,以而提升了网络训练的效率,但是当输入节点的数目过多的时候,径向基函数神经网络的中心节点和线性参数的训练历程将会变长,以而降低网络训练的效率。本探讨提出了基于主成分浅析的径向基函数神经网络的优化,利用主成分浅析策略首先对于训练样本集进行初步的特点选择,以而减少了径向基函数神经网络的输入节点的数目,通过此策略来提升网络训练和预测的效率。通过前文的详细总结和探讨,笔者将经过出成分浅析策略优化的径向基函数神经网络运用于财务预警领域,利用反映上市公司财务指标的真实数据,通过在MATLAB仿真平台上进行的实验来验证本探讨所提出的优化策略的有效性。通过实验证实了经过主成分浅析策略优化的径向基函数神经网络对于财务情况分类预测准确率的提升和改善具有良好的效果。此外,本论文还浅析了企业财务预警系统的功能及要求,财务预警系统的总体框架,详细介绍了各个子系统的设计,构建了包括模型预警及关键变量浅析的财务预警原型系统,同时将平衡计分卡、BP企业绩效评价模型纳入该系统,作为多企业财务预警的补充,为企业利益相关者服务。关键词:径向基函数论文神经网络论文主成分浅析论文财务预警论文MATLAB论文
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Abstract4-7
第一章 绪论7-13

1.1 概述7-9

1.1 选题背景7-8

1.2 选题作用8-9

1.2 径向基函数神经网络概述9-11

1.3 本论文的主要探讨思路和结构安排11-13

1.3.1 本论文探讨思路11-12

1.3.2 本论文篇章结构12-13

第二章 径向基函数神经网络论述13-31

2.1 人工神经网络概述13-18

2.

1.1 人工神经网路进展历程回顾13-15

2.

1.2 人工神经网络基本原理15-17

2.

1.3 人工神经网络学习方式17-18

2.2 径向基函数神经网络论述18-30

2.1 径向基函数神经网络结构18-19

2.2 径向基函数神经网络数学模型19-25

2.3 径向基函数神经网络学习算法25-29

2.4 径向基函数神经网络设计29-30

2.3 小结30-31

第三章 基于主成分浅析的径向基函数神经网络模型31-41

3.1 主成分浅析论述概述31-32

3.2 主成分浅析的特点和数学模型32-38

3.

2.1 主成分浅析的几何作用32-34

3.

2.2 主成分浅析的性质34-35

3.

2.3 主成分的计算35-38

3.3 基于主成分浅析优化的 RBFN 模型38-40

3.4 小结40-41

第四章 PCA-RBFN 模型在企业财务预警中的运用41-53

4.1 财务预警概述41-47

4.

1.1 财务危机概念的界定41-44

4.

1.2 财务预警综述44-47

4.2 实验浅析47-52
4.

2.1 样本和指标的选取47-48

4.

2.2 实验浅析步骤48-51

4.

2.3 实验结果浅析51-52

4.5 小结52-53
第五章 企业财务预警系统的设计和实现53-59

5.1 系统功能及总体构架53-55

5.2 数据管理子系统55-56

5.

2.1 数据类型55-56

5.

2.2 数据管理子系统功能56

5.3 预警运用子系统56-58

5.4 小结58-59

第六章 总结与展望59-61
致谢61-63
参考文献63-66