基于食品安全危机的食品企业破产风险BP网络评级模型

发布时间：2018-03-11 06:18

  本文选题：食品安全　切入点：人工神经网络　出处：《统计与决策》2016年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章通过对食品企业破产风险进行评级,加强破产风险管理,可发挥食品企业的内部自律作用,避免食品安全危机事件的发生。由于BP人工神经网络具有容错、纠错和自适应性能,能对食品企业破产风险的混沌状态进行识别、纠偏,对食品企业破产风险进行精确评估。本文以长沙市20家食品企业为样本,构建了食品企业破产风险的人工神经网络评级模型。
[Abstract]:By rating the bankruptcy risk of food enterprises and strengthening the bankruptcy risk management, this paper can play the role of self-discipline in food enterprises and avoid food safety crisis. Because BP artificial neural network is fault-tolerant, Error correction and adaptive performance can identify and correct the chaotic state of bankruptcy risk of food enterprises, and accurately evaluate the bankruptcy risk of food enterprises. This paper takes 20 food enterprises in Changsha as a sample. An artificial neural network rating model of bankruptcy risk of food enterprises is constructed.
【作者单位】： 中国政法大学政治与公共管理学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(13BZZ048);国家社会科学基金重大课题(25513003)
【分类号】：TP183;F426.82

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本文编号：1596934