Risk Early Warning of Enterprise Financial Management Risk Based on CNN and BiLSTM under Accounting Informatization
Notice bibliographique
Résumé
Based on accounting informatization, this paper constructs a inancial risk prediction system by applying the CNNs (Convolutional Neural Networks)-BiLSTM (Bi-directional Long Short-Term Memory)-Attention model to accurately identify and classify various risk types in enterprise FM ( inancial management), and improve the accuracy and ef iciency of inancial risk prediction.CNN was used to extract local features in inancial data, BiLSTM was used to capture time dependencies, and inally the importance of inancial indicators was weighted and fused through the Attention mechanism.During the training process, the Adam optimizer and cross entropy loss function are used for optimization, and appropriate learning rates and training rounds are set to ensure the stability and performance of the model.The experimental results show that when the epochs is 50, the accuracy of risk classi ication is 98.9% and the loss value is 0.012.In the analysis of each data level, the average response time of the proposed system and the traditional system is 1.80s and 7.17s respectively.The system in this paper shows obvious advantages in response time and prediction accuracy.The response time is greatly shortened, and it can provide effective support in real-time decision-making.This paper model has signi icant application prospects in inancial risk prediction, and can provide enterprises with ef icient and accurate risk warnings, which has important theoretical signi icance and practical value.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».