SIA OpenIR  > 数字工厂研究室
支持向量机在财务管理中的应用
其他题名Application of Financial Management Based on Support Vector Machine
孙廷辉; 朱瑞龙
作者部门数字工厂研究室
关键词财务管理 数据分类 支持向量机
发表期刊电脑知识与技术
ISSN1009-3044
2014
卷号10期号:4页码:760-761
产权排序2
资助机构辽宁省科技攻关项目(2011216008)
摘要针对财务管理中的数据量问题,提出使用监督性支持向量机(SVM)算法解决财务数据分类问题。首先,将财务数据按照不同的年份,不同的部门进行预处理,并将其标签化;其次,按照一定比例选择训练数据和验证数据,将训练数据输入到SVM中进行分类器的训练;最后利用最优分类器完成财务数据分类。实验结果表明:所提出的算法在财务管理中有较高的应用价值。
其他摘要For the problem of data size in the financial management, we propose a method based on support vector machine to solve the data classification. Firstly, the training and testing data can be selected, and the training data is used to establish the classi-fiers. Finally, the financial data classification can be achieved by the optimal classifier. The experimental results show that the pro-posed method has the application of value in the financial management.
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/14641
专题数字工厂研究室
作者单位1.黑龙江烟草工业有限责任公司
2.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
孙廷辉,朱瑞龙. 支持向量机在财务管理中的应用[J]. 电脑知识与技术,2014,10(4):760-761.
APA 孙廷辉,&朱瑞龙.(2014).支持向量机在财务管理中的应用.电脑知识与技术,10(4),760-761.
MLA 孙廷辉,et al."支持向量机在财务管理中的应用".电脑知识与技术 10.4(2014):760-761.
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