【摘 要】
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针对现代财务数据分析智能化的需求,文中对分布式强化学习理论进行了研究,构建了智能化的财务数据预警模型。该模型基于中央强化学习体系结构,使用多个执行模块增强单智能体强化学习算法的运算与泛化能力;在强化学习算法的选择上,引入了瞬时差分算法。该算法可以在学习中同步之前迭代状态的经验,且不依赖于最终的预测值,大幅度节约了存储开销;在财务数据分析指标体系的建立上,文中综合考虑了企业的运营、发展、偿债等多个方面的能力,保证了指标体系的完整性与合理性。为了评估算法的性能,文中以真实的财务数据作为样本,使用BP神经网络进
【基金项目】
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陕西省教育厅2016年度科学研究计划项目(16JK1398)。
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针对现代财务数据分析智能化的需求,文中对分布式强化学习理论进行了研究,构建了智能化的财务数据预警模型。该模型基于中央强化学习体系结构,使用多个执行模块增强单智能体强化学习算法的运算与泛化能力;在强化学习算法的选择上,引入了瞬时差分算法。该算法可以在学习中同步之前迭代状态的经验,且不依赖于最终的预测值,大幅度节约了存储开销;在财务数据分析指标体系的建立上,文中综合考虑了企业的运营、发展、偿债等多个方面的能力,保证了指标体系的完整性与合理性。为了评估算法的性能,文中以真实的财务数据作为样本,使用BP神经网络进
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