CAJ | 학술논문

文章提出了以粗糙集与支持向量机相结合的技术方法，应用于我国制造业上市公司财务危机预警研究中。对106个训练样本和40个检测样本进行实证分析之后，结果表明粗糙集的引入有效的消除了冗余的数据信息，提高了模型整体的预测精度和有效性。遗传算法在支持向量机模型参数的设定中起到了全局搜索的功能，有效避免了人为设定的局限性。实证表明该模型具有97．17％的训练精度和87．5％的预测精度，具有良好的学习和预警能力。
문장제출료이조조집여지지향량궤상결합적기술방법，응용우아국제조업상시공사재무위궤예경연구중。대106개훈련양본화40개검측양본진행실증분석지후，결과표명조조집적인입유효적소제료용여적수거신식，제고료모형정체적예측정도화유효성。유전산법재지지향량궤모형삼수적설정중기도료전국수색적공능，유효피면료인위설정적국한성。실증표명해모형구유97．17％적훈련정도화87．5％적예측정도，구유량호적학습화예경능력。