【摘 要】
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在会计信息失真识别问题中,考虑到决策失误所付出的不同错误分类成本以及样本数据的不平衡分布等特点,使得基于总体准确率的数据挖掘方法不能获得理想的识别效果。本文针对会
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在会计信息失真识别问题中,考虑到决策失误所付出的不同错误分类成本以及样本数据的不平衡分布等特点,使得基于总体准确率的数据挖掘方法不能获得理想的识别效果。本文针对会计信息失真识别问题的特点,建立了一种成本控制型支持向量机模型,利用粒子群算法进行特征选择和参数优化,从而降低总体的错误分类成本。实验证明,该模型能够有效的识别出虚假的财务报告。
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