基于BP神經網絡的太鋼不銹公司盈余質量評價研究
【圖文】:
表 4.12 11 個題項的 KMO 和 Bartlett 的檢驗取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量 .757Bartlett 的球形度檢驗近似卡方 324.650df 55Sig. .000由上表可知,該指標體系的 KMO 值為 0.757,巴特利特球體檢驗的顯著,,小于顯著水平 0.05,說明相關矩陣間有共同因素存在,該量表適合做因通過 SPASS19.0 軟件計算與繪制得到 11 個題項的陡坡圖如下圖 4.2 所示。
圖 4.4 評價模型的訓練誤差曲線鋼不銹公司盈余質量評價模型的訓練與仿真BP 神經網絡模型建立以上各個步驟建立的 BP 神經網絡模型如下圖 4.5 所示。圖 4.5 太鋼不銹公司盈余質量評價網絡模型圖 BP 神經網絡構建的太鋼不銹公司盈余質量評價模型,模型輸入層神經元節(jié)
【學位授予單位】:西安工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:F426.31;F406.7
【參考文獻】
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本文編號:2590811
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