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针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。 相似文献
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本文针对财务危机预警中财务比率数量较多时计算量较大的问题,提出了基于粗糙集理论的财务危机预警模型,将财务比率分别作为条件属性,将企业所处的状态作为决策属性,从而构成一个财务预警决策系统.通过对决策表的属性约简和规则约简,得到决策系统的最小决策规则,从而实现财务危机预警.测试结果表明,该方法的预警结果正确、有效. 相似文献
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