【摘 要】
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在进行财务困境预测时,为了客观全面地反映企业的财务状况,纳入较多的预警指标,数据集维度将变得很大,传统方法求解此类问题效果并不理想.流形学习处理高维数据具有较好的降
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,教育部过程优化与智能决策重点实验室,
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在进行财务困境预测时,为了客观全面地反映企业的财务状况,纳入较多的预警指标,数据集维度将变得很大,传统方法求解此类问题效果并不理想.流形学习处理高维数据具有较好的降维效果,多核SVM对于分布不平坦的数据具有很好的分类性能.基于此,提出了"流形学习+多核SVM"的混合算法财务预警模型,该模型适用于具有大量指标集的财务预警.实验结果表明,与传统预警方法相对比,其具有更优的预测性能.
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