基于贝叶斯网络分类器的财务信息失真识别研究  

作　　者：姚衡[1] 高瑞[1] 王双成[2] 

机构地区：[1]上海立信会计学院数学与信息学院 [2]上海立信会计学院立信会计研究院

出　　处：《新会计》2015年第6期37-40,共4页Modern Accounting

基　　金：上海市自然科学基金(15ZR1429700);上海市教委科研创新项目(15ZZ099)资助

摘　　要：企业财务信息失真识别越来越多地受到关注。本文使用条件高斯函数代替边缘高斯函数的乘积进行叠加,给出新的多元高斯核函数,在此基础上,建立扩展的连续属性朴素贝叶斯分类器,并将该分类器用于企业财务信息失真识别,实验结果显示,这种分类器具有良好的分类性能。

关 键 词：财务信息失真识别 朴素贝叶斯分类器 高斯函数 贝叶斯网络 依赖扩展 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术] F275[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]