粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究

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粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究

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毕业论文范文题目：粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究，论文范文关键词：粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究
粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：竞争激烈的市场经济孕育发展机遇的同时,也暗藏着无尽的风险和危机。对于上市公司而言,因财务危机沦为“ST”甚至被迫退市的情况愈演愈烈。公司陷入财务危机,不仅危机其自身的生存和发展,也给投资者、债权人带来巨大的损失。因此,构建一个有效实用的财务危机预警模型,满足利益相关者日益迫切的需要,已不单单是一个学术问题,更是影响我国（此处忽略..）资本市场健康发展的重要因素,具有很强的现实意义。本文的研究是从智能理论角度着手,把粗糙集理论与神经网络技术应用于我国上市公司财务预警的研究当中。为此,本文首先对粗糙集理论进行了简单的介绍,并对其用于知识约简的计算方法进行了讨论;然后介绍了神经网络的技术原理以及BP的基本原理,并详细介绍的BP网络的改进算法。在上述理论基（文章此处忽略..）础上,本文提出了一种粗糙集与神经网络相结合的技术方法,并把这一方法应用于我国上市公司财务预警研究中。本文共分五部分。第一部分介绍了上市公司财务危机预警系统的研究背景和研究意义,及国内外研究现状;第二部分介绍粗糙集和神经网络的几个关键技术点,作为本模型构建的理论基础。同时为了弥补以往BP算法的不足,这一章着重阐述BP算法（文章此处忽略..）的修正思想,提出了以更快更有效率的算法,并对修正后的算法进行了检验。第三部分粗糙集与神经网络技术相结合的模型构建思想和方法。简单介绍了网络构建的基本思想,步骤等。第四部分是实证研究,分别用标准BP神经网络模型和本文构建的组合模型对上市公司的财务状况进行动态预警,通过比较两模型的预测精度和效率,实证表明:(1)通过粗糙集与神经（文章此处忽略..）网络的结合模型进行企业财务风险的预警方法,可以在不降低预测精度的基本上从本质上减少网络的运算时间,提高网络模型的预测效率。(2)采用自适应参数调整学习算法对网络个参数进行调整,一方面改善网络参数初选的主观性,增强网络的解释机制,另一方面可以有效规避网络陷入局部最小点,加强网络训练的准确性和精度。第五部分结论。

以上为本篇毕业论文范文粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究的介绍部分。

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