基于神经网络的企业未来获利能力综合评价

中国管理科学 ›› 1998, Vol. ›› Issue (3): 34-38.

基于神经网络的企业未来获利能力综合评价

赵建国, 杨永武

东北财经大学大连 116025

收稿日期:1997-06-03 出版日期:1998-09-28 发布日期:2012-03-06

Neural Networks Based Synthetic Evaluation for Enterprises Future Profitable Ability

Zhao jianguo, Yang Yongwu

Dept.of Economics, Northeast Finance and Economics University, dalian

Received:1997-06-03 Online:1998-09-28 Published:2012-03-06

摘要/Abstract

摘要： 本文分析了相关分析──多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足之处。提出了基于神经网络的多指标综合评价法,从企业外部环境和企业技术实力等七个方面进行综合评价,并通过仿真试验,证明采用该方法获得的结果是令人满意的。

关键词: 神经网络, BP算法, 企业未来获利能力, 综合评价

Abstract: This paper discusses the advantages and defects of the multitarget synthetic evaluation in determining enterprises future profitable ability.We give the multitarget synthetic evaluation based on neural networks and evaluatesynthetically seven aspects including enterprise external circumstances,enterprise technical level etc.It is shown by thesimulation that the results are satisfied.

Key words: Neural networks, Enterprise future profitable ability, Backpropagation algorithm, Synthetic evaluation

赵建国,杨永武. 基于神经网络的企业未来获利能力综合评价[J]. 中国管理科学, 1998, (3): 34-38.

Zhao jianguo,Yang Yongwu. Neural Networks Based Synthetic Evaluation for Enterprises Future Profitable Ability[J]. Chinese Journal of Management Science, 1998, (3): 34-38.

[1]	董乾坤, 易平涛, 李伟伟, 王露. 基于多源混合评价信息的随机聚合指数及应用[J]. 中国管理科学, 2025, 33(7): 128-138.
[2]	罗世华, 刘俊. 拓展区间Fermatean模糊前景理论综合评价方法[J]. 中国管理科学, 2025, 33(6): 129-139.
[3]	章高敏, 王腾, 娄渊雨, 关忠诚, 郑海军, 李强, 武佳倩. 基于LSTM神经网络的中国省级碳达峰路径分析[J]. 中国管理科学, 2025, 33(3): 339-350.
[4]	柴一栋, 刘昊鑫, 姜元春, 刘业政. 基于重要性最大化与社区划分的图神经网络推荐系统对抗攻击方法[J]. 中国管理科学, 2025, 33(2): 95-104.
[5]	于孝建,刘国鹏,刘建林,肖炜麟. 基于LSTM网络和文本情感分析的股票指数预测[J]. 中国管理科学, 2024, 32(8): 25-35.
[6]	王露,易平涛,李伟伟. 多源不确定信息的随机模拟聚合评价方法及应用[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 103-112.
[7]	周莹, 易平涛, 李伟伟, 宫诚举. 群体评价者情感行为数据的客观过滤方法及模拟验证分析[J]. 中国管理科学, 2024, 32(11): 180-188.
[8]	李伟伟,易平涛,王露. 基于行为特征分析的情境化评价方法及应用[J]. 中国管理科学, 2024, 32(10): 171-180.
[9]	周莹, 易平涛, 王露, 董乾坤. 心理阈值协同视角下群体评价数据客观优化方法及验证分析[J]. 中国管理科学, 2023, 31(7): 237-245.
[10]	高明, 刘超, 唐加福, 孙思晶, 邹广宇. 基于注意力神经网络的燃料电池寿命衰减预测[J]. 中国管理科学, 2023, 31(3): 155-166.
[11]	刘世峰,康来松,宫大庆. 面向群组的事件兴趣点推荐算法研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(12): 301-310.
[12]	杨莲, 石宝峰. 基于Focal Loss修正交叉熵损失函数的信用风险评价模型及实证[J]. 中国管理科学, 2022, 30(5): 65-75.
[13]	张婧, 周怡欣, 胡涵, 卞亦文. 基于知识采纳模型和多层感知机神经网络的评论有用性识别研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(4): 264-274.
[14]	赵阳, 郝俊, 李建平. 基于修剪平均的神经网络集成时序预测方法[J]. 中国管理科学, 2022, 30(3): 211-220.
[15]	陈洪海. 基于反映象相关矩阵的评价指标筛选方法研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(11): 149-158.