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上市公司财务欺诈识别人工智能算法研究

上市公司财务欺诈识别人工智能算法研究

  • 字数: 250
  • 出版社: 经济科学
  • 作者: 陈朝焰//刘攀//韩冬梅//夏贯芳|
  • 商品条码: 9787521856446
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 237
  • 出版年份: 2024
  • 印次: 1
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精选
内容简介
本书内容按照结构共分 为6章。本书是一本面向管 理科学与工程、计算机应用 技术、会计学和财务管理等 学科的研究生或科技工作者 的学术专著。本书重点研究 利用人工智能算法实现上市 公司财务欺诈的智能识别, 旨在为财政管理监督提质增 效提供新方法新手段。
作者简介
陈朝焰,1984年生,安徽安庆人,中共党员,工学博士,上海商学院商务信息学院讲师、工程师“双师型”教师。博士毕业于西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,上海财经大学管理科学与工程博士后。曾任中国航天科技集团公司第八研究院第八设计部工程师。主要从事人工智能、金融工程、雷达信号处理等方面的研究。在《电子与信息学报》《系统工程与电子技术》《财会月刊》,以及Expert Systems with Applications、IET Signal Processing、IET Radar,Sonar & Navigation、International Journal of Electronic等国内外期刊发表学术论文10余篇,其中第一作者SCI期刊论文5篇;国家发明专利2项(第一发明人)。
目录
第1章 上市公司财务欺诈识别导论 1.1 引言 1.2 上市公司财务欺诈识别研究综述 1.3 本书的研究内容和创新点 1.4 本书的结构 本章参考文献 第2章 人工智能算法基础 2.1 引言 2.2 ChiMerge特征映射 2.3 线性回归算法 2.4 逻辑回归算法 2.5 基于树结构的人工智能算法 2.6 基于人工神经网络结构的人工智能算法 本章参考文献 第3章 两阶段上市公司财务欺诈识别处理框架 3.1 引言 3.2 总体处理框架 3.3 阶段1处 3.4 阶段2处 3.5 损失函数与优化策略 3.6 本章小结 本章参考文献 第4章 基于树结构人工智能算法的上市公司财务欺诈识别 4.1 引言 4.2 相关研究综述 4.3 结构化财报数据的特征提取 4.4 新闻文本特征构建 4.5 融合新闻文本和时序信息的智能识别模型构建 4.6 实验验证与结果分析 4.7 本章小结 本章参考文献 第5章 基于深度神经网络人工智能算法的上市公司财务欺诈识别 5.1 引言 5.2 相关研究综述 5.3 数据工程 5.4 基于深度神经网络的公司财务欺诈识别框架 5.5 实验结果分析 5.6 本章小结 本章参考文献 第6章 “时域-财务指标域”二维联合域财务欺诈识别方法 6.1 引言 6.2 相关研究综述 6.3 “时域-财务指标域”二维联合域建模 6.4 基于二维联合域处理的公司财务欺诈识别框架 6.5 实验结果分析 6.6 本章小结 本章参考文献

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