【摘 要】
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面对企业会计财务核算过程中存在的数据误差问题，传统误差校正方法在网络噪声环境下，容易出现数据丢失情况，影响财务核算数据的误差校正效果，校正后的数据可靠性需要进一步提高.针对此问题，提出基于卷积神经网络的企业会计财务核算数据误差校正方法.首先，分解原始财务核算数据集合，确定财务核算数据是否存在误差；其次，以卷积神经网络为基础，设计财务核算数据分类模型，将含有误差的数据作为该模型的输入，利用模型内部卷
【基金项目】
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安徽省智慧课堂试点项目《管理会计》（2018zhkt101）;安徽省智慧课堂试点项目智慧课堂《财务会计》（2018zhkt100）； 安徽省高水平教学团队《财务管理专业教学团队》（2018jxtd080）；
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面对企业会计财务核算过程中存在的数据误差问题，传统误差校正方法在网络噪声环境下，容易出现数据丢失情况，影响财务核算数据的误差校正效果，校正后的数据可靠性需要进一步提高.针对此问题，提出基于卷积神经网络的企业会计财务核算数据误差校正方法.首先，分解原始财务核算数据集合，确定财务核算数据是否存在误差；其次，以卷积神经网络为基础，设计财务核算数据分类模型，将含有误差的数据作为该模型的输入，利用模型内部卷积层和池化层，确定核算数据之间的关系；最后，在此基础上，预测核算数据下一状态变化，引入外控制量并求解，根据控制量的变化校正数据误差.实验结果表明：在网络噪声环境下，基于卷积神经网络的误差校正方法数据补偿效果好，数据方差小，数据辍出率在5%以下.
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