审计指标评价识别的Rough-ANN模型

发布时间：2017-08-31 20:11

  本文关键词：审计指标评价识别的Rough-ANN模型

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【摘要】：由于审计指标体系的开放性,当需要甄别的指标结构相对简单的时候,比较容易处理,但是当面对更加复杂的的财务报表以及其他相关数据时,需要完善和建立的审计指标系统也会更加复杂。本文首先介绍了Rough集(粗糙集)和ANN(人工神经网络)理论的出现为审计指标识别带来的机会,分析了这种识别模型的确立的可能性,将Rough集和ANN相结合,构造了审计对象识别的Rough-ANN模型,并结合一个实例来验证此模型的可行性和有效性。
【作者单位】： 济南大学;天津财经大学;
【关键词】： Rough ANN 审计指标
【基金】：国家社科项目(11CGL018)阶段成果
【分类号】：F239.4;F224
【正文快照】： 一、粗糙集、人工神经网络概述(一)Rough集的知识约简方法概述粗糙集(Rough Set，，简称粗集)理论主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简导出问题的决策和分类规则。知识约简方法是粗糙集理论的核心内容之一，知识库中知识(属性)并不是同等重要的，甚至其中某些

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：767654