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传统的神经网络财务预警模型存在缺陷，无法解释变量间的因果关系，使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术，能够得到优于传统神经网络模型的预测结果，弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷，实证研究结果也证实了该模型的有效性。
基于改进型神经网络的财务预警实证研究
【摘 要】
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传统的神经网络财务预警模型存在缺陷，无法解释变量间的因果关系，使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术，能够得
【机 构】
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天津大学管理学院
【出 处】
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山西财经大学学报
【发表日期】
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2007年8期
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