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基于优化概率神经网络的制造业财务预警研究 随着社会经济的迅速发展，制造业成为了国民经济的重要领域之一。在制造业中，财务风险是企业面临的一大挑战。随着公司规模的增大和业务范围的扩展，财务管理日益复杂，风险也在不断增加。 因此，如何及早发现并控制制造业中的财务风险，是制造企业管理中的重要课题之一。在传统财务预警方法中，主要依赖于历史数据的分析，缺乏针对性和及时性。因此，本文提出利用神经网络技术进行财务预警的方法。 本文采用概率神经网络进行财务预警研究。概率神经网络是一种将神经网络和概率论相结合的技术，它结合了神经网络的适应性和概率论的灵活性，能够准确地反映数据的特征和变化趋势。在训练阶段，本文采用交叉验证法进行模型的选择和优化，对模型进行多次训练和调整，以得到最优的模型参数。 在实验方面，本文采用了制造业财务数据，将数据分为训练集和测试集两部分进行模型的训练和测试。实验结果表明，该模型能够准确地判断企业的财务风险，并且具有较高的预测准确率。 本文的贡献在于提出了一种基于概率神经网络的财务预警方法，并在实验中验证了该方法的有效性。这种方法具有以下优点：一是能够快速准确地发现企业的财务风险，对于及时采取措施具有重要意义；二是能够利用神经网络的特性，学习数据的特征和变化趋势，提高了预测的可靠性和准确性。因此，在制造业财务风险预警中，这种方法具有广泛的应用前景。 本文来源：https://www.dywdw.cn/90a1b2e0bad528ea81c758f5f61fb7360a4c2b1f.html
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2023-04-30
