基于模糊神经网络的企业绩效评价方法研究

针对传统企业绩效评价方法的一些不足,把模糊神经网络方法引入企业绩效评价领域。同时借鉴财政部等六部委颁布的国有资本金效绩评价指标体系,构建本文的评价指标。本文采用基于模糊神经网络的分层次评价方法,用BP神经网络训练财务指标,用模糊神经网络训练非财务指标,最后再构建一个模糊神经网络评价模型,得出企业绩效的评价值。实证结果表明此方法有效可行,且具有较高的准确率。     

基于主成分分析和粗径向基神经网络的财务预警模型研究

将主成分分析和径向基函数神经网络结合,以粗糙集作为预处理器进行指标约简,并以传统财务指标为基础,引入反映企业现实财务状况的现金流量指标,通过主成分分析提取指标和降维,利用径向基函数神经网络作为判别企业财务状态的工具,构建上市公司财务危机预警的RPR模型,实证研究结果证明了该模型具有较高的建模精度和泛化能力。     

基于粒子群优化神经网络的财务预警模型研究

针对基于神经网络的财务预警方法网络结构复杂和训练时间长的缺点,笔者提出了基于粒子群优化神经网络的财务预警方法.首先对样本数据进行归一化处理,然后采用粒子群优化的BP神经网络来进行训练,最后用训练好的神经网络对我国上市公司财务状况进行预测.仿真实验表明,该方法克服了普通BP神经网络的缺点,使得网络结构的复杂度降低,同时提...     

混合金属离子溶液中形成复合氢氧化物的研究

采用电位滴定法对Ⅲ－Ⅱ价混合金属离子（Ａｌ＾３＋、Ｆｅ＾３＋、Ｎｉ＾２＋、Ｚｎ＾２＋、Ｃｕ＾３＋）水溶液加碱形成复合氢氧化物进行了研究,结果发现,所的Ｍ＾３＋￣Ｍ＾２＋混合体系均能形成复合氢氧化物,并且复合氢氧化物沉淀时的ＰＨ值低于单一金属离子析出Ｍ（ＯＨ）２深沉时的ＰＨ值,这种ＰＨ值差别越大,越易形成复合氢氧化物,即形成复合的顺序是：Ｎｉ＾２〉Ｚｎ＾２＋〉Ｃｕ＾２＋值,这种ＰＨ值差别越大,越易形     

应用粗集理论的数据库知识发现

要从数据量庞大的大型数据库中发现知识，就不得不考虑学习算法的效率。将粗集理论应用到数据挖掘中，实现了从数据库中自动抽取与给定的学习任务相关的属性，能有效地发现简练、贴切的知识，并给出了这一应用的理论基础和实现算法。