【摘要】：為實(shí)現(xiàn)高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及預(yù)警,文章在遵循全面性、科學(xué)性、可操作性等原則的基礎(chǔ)上,建立了高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)體系,并采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型,最后用實(shí)例驗(yàn)證了該模型用于高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的可行性。
[Abstract]:In order to realize the real-time monitoring and early warning of the financial risk in colleges and universities, the paper establishes an index system for the identification of financial risks in colleges and universities on the basis of following the principles of comprehensiveness, scientificalness and maneuverability. The RBF neural network is used to construct the financial risk identification model of colleges and universities. Finally, the feasibility of applying the model to the identification of financial risks in colleges and universities is verified by an example.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué);
【基金】：廣東省財(cái)政廳(會(huì)計(jì)學(xué)會(huì))2011年度會(huì)計(jì)科研立項(xiàng)課題“高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及防范研究”研究成果,課題編號(hào):20111042
【分類號(hào)】：G647.5

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2145162