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摘要:
一、引言 在企业经营绩效评估中常采用主成分分析法、因子分析法、层次分析法等统计方法。这类方法对数据要求比较严格,例如假设数据服从正态分布的前提假设、数据样本足够大等。在实际中,有些假设往往很难满足。模糊数学、神经网络等人工智能方法在一定程度上能克服统计学方法面临的困难,不仅具有非线性映射能力和泛化能力,而且具有较强的鲁棒性和较高的预测精度。
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文献信息
篇名 基于遗传算法的上市公司经营绩效评估模型研究——以纺织行业为例
来源期刊 财会通讯:综合(中) 学科 经济
关键词 绩效评估模型 企业经营 纺织行业 上市公司 遗传算法 主成分分析法 因子分析法 层次分析法
年,卷(期) chtxz_2012,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 33-35
页数 3页 分类号 F832.5
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴金红 35 528 12.0 22.0
2 严蓉 14 9 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
绩效评估模型
企业经营
纺织行业
上市公司
遗传算法
主成分分析法
因子分析法
层次分析法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
财会通讯:中
月刊
1002-8072
42-1103/F
武汉市武昌紫阳东路45号
38-193
出版文献量(篇)
7808
总下载数(次)
25
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