基于深度学习的财务异常数据智能分析方法研究

• 作者: 徐军
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 深度学习 财务异常 智能分析 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（16）
• 所属期刊栏目: 通信与网络|Communication & Network
• 页码范围: 149-152,157
• 页数: 5页
• 分类号: TN06
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.16.032

摘要

财务数据的舞弊严重损害了相关者的利益,且阻碍了经济的健康发展.针对如何更准确、有效地辨别企业财务数据异常问题,文中基于深度学习理论提出了智能分析企业财务数据异常的模型,构造差额的方法将非时序性指标转化为时序性指标,并利用具有4层隐藏层的卷积神经网络对构造的时序性财务数据进行分类评估分析.采用实际财务数据进行了数据测试与分析,测试结果表明,基于深度学习的财务异常数据智能分析方法具有较理想的有效性和准确性.