支持向量机在财务管理中的应用  

Application of Financial Management Based on Support Vector Machine

作　　者：孙廷辉 朱瑞龙[2] SHUN Ting-hui, ZHU Rui-long （1.Heilongjiang Tobacco Industry Limited Liability Company, Harbin 150001,China; 2.Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016,China）

机构地区：[1]黑龙江烟草工业有限责任公司,黑龙江哈尔滨150001 [2]中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016

出　　处：《电脑知识与技术》2014年第2期760-761,共2页Computer Knowledge and Technology

基　　金：辽宁省科技攻关项目（2011216008）

摘　　要：针对财务管理中的数据量问题，提出使用监督性支持向量机（SVM）算法解决财务数据分类问题。首先，将财务数据按照不同的年份，不同的部门进行预处理，并将其标签化；其次，按照一定比例选择训练数据和验证数据，将训练数据输入到SVM中进行分类器的训练；最后利用最优分类器完成财务数据分类。实验结果表明：所提出的算法在财务管理中有较高的应用价值。For the problem of data size in the financial management, we propose a method based on support vector machine to solve the data classification. Firstly, the training and testing data can be selected, and the training data is used to establish the classi-fiers. Finally, the financial data classification can be achieved by the optimal classifier. The experimental results show that the pro-posed method has the application of value in the financial management.

关 键 词：财务管理 数据分类 支持向量机 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]