【摘 要】
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针对财务系统的账户风险判别与预测问题,文中提出了一种基于K-means聚类算法的智能分析处理技术。为详细研究财务数据的分析与处理技术,文中充分分析了财务系统的多种管理需求,利用流程自动化技术与神经网络算法,完成了大量标准化财务工作的自动执行与账户风险的判别、预测和分析。此外,通过引入K-means算法,文中对大量的数据样本进行了学习与分类,实现财务账户的偿债、发展、营运与盈利等多种能力的综合分析与评价,从而在较大程度上避免了人工风险评价的片面性与主观性。数据仿真测试结果表明,文中所提出的分析处理技术实现了
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针对财务系统的账户风险判别与预测问题,文中提出了一种基于K-means聚类算法的智能分析处理技术。为详细研究财务数据的分析与处理技术,文中充分分析了财务系统的多种管理需求,利用流程自动化技术与神经网络算法,完成了大量标准化财务工作的自动执行与账户风险的判别、预测和分析。此外,通过引入K-means算法,文中对大量的数据样本进行了学习与分类,实现财务账户的偿债、发展、营运与盈利等多种能力的综合分析与评价,从而在较大程度上避免了人工风险评价的片面性与主观性。数据仿真测试结果表明,文中所提出的分析处理技术实现了
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