【摘 要】
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为了控制财务风险,企业对业绩预测的需求越来越迫切。因此,建立有效的企业业绩预测模型,对企业的生产决策有着重要的指导意义。企业生产决策受到盈利能力指标、营运能力指标
【机 构】
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安徽文达信息工程学院计算机工程学院
【基金项目】
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基于深度学习型企业财务风险预警系统的研究项目（XZR2018A04）资助.
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为了控制财务风险,企业对业绩预测的需求越来越迫切。因此,建立有效的企业业绩预测模型,对企业的生产决策有着重要的指导意义。企业生产决策受到盈利能力指标、营运能力指标等诸多因素的影响,且各因素之间的关系复杂,难以建立精确的数学模型来描述其动态的生产过程。在分析已有研究结果的基础上,提出了一种基于深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）的企业业绩预测模型。所提出的模型包括无监督学习和微调两个阶段。无监督学习阶段使用受限制的玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine
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