基于神经网络集成的财务舞弊识别方法  

作　　者：高媛媛[1] 

机构地区：[1]山东女子学院,山东济南250300

出　　处：《科技经济市场》2014年第2期76-78,共3页

摘　　要：为提高财务舞弊识别的精确度及泛化能力,本文以Spss Modeler14.2为平台,利用bagging和Boosting算法构建神经网络集成分类器,建立财务舞弊识别数据流,并对结果进行了分析。结果表明,Boosting算法构建的神经网络集成分类器精确度高,泛化能力强,能更有效的识别财务舞弊。

关 键 词：财务舞弊 神经网络集成 BAGGING BOOSTING 

分 类 号：F231.5[经济管理—会计学] TP183[经济管理—国民经济]