学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

径向基函数神经网络优化及其在企业财务预警中的应用

作　者: 皎涛
导　师: 刘志镜; 刘巍
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机技术
关键词: 径向基函数神经网络主成分分析财务预警 MATLAB
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 18次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

近年来，随着人工智能理论和数据挖掘技术的发展成熟，其在信号处理、模式识别和金融时间序列预测分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分析的方法和BP神经网络。径向基函数神经网络是一种基于正则化理论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、避免陷入局部极小等优点，在近几年来其研究和应用得到了迅速的发展。相比于传统的神经网络模型，径向基函数神经网络采用了对参数的分阶段训练的方法，避免了像BP网络那样冗长和繁琐的计算过程，从而提高了网络训练的效率，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过程将会变长，从而降低网络训练的效率。本研究提出了基于主成分分析的径向基函数神经网络的优化，使用主成分分析方法首先对于训练样本集进行初步的特征选择，从而减少了径向基函数神经网络的输入节点的数目，通过此方法来提高网络训练和预测的效率。通过前文的详细总结和研究，笔者将经过出成分分析方法优化的径向基函数神经网络应用于财务预警领域，使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研究所提出的优化方法的有效性。通过实验证实了经过主成分分析方法优化的径向基函数神经网络对于财务状况分类预测准确率的提高和改善具有良好的效果。此外，本文还分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分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。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 概述  7-9
    1.1.1 选题背景  7-8
    1.1.2 选题意义  8-9
  1.2 径向基函数神经网络概述  9-11
  1.3 本文的主要研究思路和结构安排  11-13
    1.3.1 本文研究思路  11-12
    1.3.2 本文篇章结构  12-13
第二章径向基函数神经网络理论  13-31
  2.1 人工神经网络概述  13-18
    2.1.1 人工神经网路发展历程回顾  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理论  18-30
    2.2.1 径向基函数神经网络结构  18-19
    2.2.2 径向基函数神经网络数学模型  19-25
    2.2.3 径向基函数神经网络学习算法  25-29
    2.2.4 径向基函数神经网络设计  29-30
  2.3 小结  30-31
第三章基于主成分分析的径向基函数神经网络模型  31-41
  3.1 主成分分析理论概述  31-32
  3.2 主成分分析的特点和数学模型  32-38
    3.2.1 主成分分析的几何意义  32-34
    3.2.2 主成分分析的性质  34-35
    3.2.3 主成分的计算  35-38
  3.3 基于主成分分析优化的 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应用  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 实验分析  47-52
    4.2.1 样本和指标的选取  47-48
    4.2.2 实验分析步骤  48-51
    4.2.3 实验结果分析  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 预警应用子系统  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

径向基函数神经网络优化及其在企业财务预警中的应用

内容摘要

全文目录

相似论文