本文選題：引力搜索算法　切入點(diǎn)：企業(yè)危機(jī)預(yù)警　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期

【摘要】：針對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行了研究,提出一種基于引力搜索算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)的并行模型PHGSA-KELM。模型考慮了特征選擇機(jī)制和參數(shù)優(yōu)化兩者對(duì)KELM模型起著同等重要的作用,提出改進(jìn)的引力搜索算法(HGSA)同步實(shí)現(xiàn)特征選擇機(jī)制和KELM參數(shù)優(yōu)化,同時(shí)設(shè)計(jì)的線性加權(quán)多目標(biāo)函數(shù)綜合考慮了分類精度和特征子集數(shù)量,改善了算法的分類性能,并且基于多核平臺(tái)的多線程并行方式進(jìn)一步提高了算法的計(jì)算效率。通過真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的模型不僅獲得了較少的特征子集個(gè)數(shù),找出了與企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)緊密相關(guān)的特征,得到了很高的分類準(zhǔn)確率,并且計(jì)算效率也得到極大提高,是一種有效的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。
[Abstract]:Based on the study of enterprise financial crisis, a parallel model PHGSA-KELM-based on Gravity search algorithm to optimize kernel limit learning machine (KELM) is proposed. The model considers the feature selection mechanism and parameter optimization, which plays an equally important role in the KELM model. An improved gravity search algorithm (HGSA) is proposed to synchronize feature selection mechanism and KELM parameter optimization. The linear weighted multiobjective function is designed to consider the classification accuracy and the number of feature subsets in order to improve the classification performance of the algorithm. The multi-thread parallel method based on multi-core platform further improves the computational efficiency of the algorithm. The experimental results of real data sets show that the proposed model not only obtains a small number of feature subsets. This paper finds out the characteristics closely related to the enterprise financial crisis, obtains a very high classification accuracy, and greatly improves the computational efficiency. It is an effective early warning model of enterprise financial crisis.
【作者單位】： 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院數(shù)字媒體學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(61303113) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016A030310072)
【分類號(hào)】：F275;TP18

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