Research on Financial Information Management Based on Convolutional Neural Network Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Due to the frequent occurrence of local minimization, slow convergence speed, and inconsistent structural selection in traditional BP neural network models, it can have a certain degree of impact on the algorithm. To overcome this problem, this study Uses an convolutional neural network (CNN) algorithm model, financial data information is processed and reduced dimensionally, converting complex high-dimensional data that frequently occur into simplified and easily manageable low-dimensional data information, thus enhancing data information management capability. In order to improve the training ability of data information, this paper designs an auxiliary model tensor convolutional autoencoder neural network model to achieve the analysis and processing of multi-dimensional data in hospital finance. Among them, tensor convolutional autoencoder neural network is an auxiliary model of the main model. The main implementation of this algorithm model is the processing and analysis of multidimensional data, greatly improving the efficiency of financial data information processing and analysis. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method, achieving fault diagnosis and comprehensive management of financial data. From the perspectives of storage and traceability of financial information, a new model for enterprise financial information management is established, providing insights for the specific applications of blockchain in enterprise financial information management. However, the research conducted in this study is only an exploratory analysis of the integration of blockchain and enterprise financial information management, and further specific analysis is required to address more practical issues in real-world applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».