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上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別人工智能算法研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787521856446
- 條形碼：9787521856446 ; 978-7-5218-5644-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>>
上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別人工智能算法研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
針對(duì)上市公司財(cái)務(wù)欺詐在資本市場(chǎng)普遍存在的問(wèn)題，本書(shū)以上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的財(cái)經(jīng)新聞文本數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，研究基于人工智能（AI）的上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別新方法。本書(shū)采用上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)以及從財(cái)經(jīng)新聞中提取的主題特征、觀點(diǎn)特征和情緒特征等，并基于AI領(lǐng)域中經(jīng)典的樹(shù)結(jié)構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)上市公司財(cái)務(wù)欺詐的智能識(shí)別。本書(shū)所構(gòu)建的財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別新方法，可為監(jiān)管部門(mén)、上市公司管理者和投資者等提供決策依據(jù)。
上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別人工智能算法研究 目錄
第1章 上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別導(dǎo)論
1．1 引言
1．2 上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別研究綜述
1．3 本書(shū)的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1．4 本書(shū)的結(jié)構(gòu)
本章參考文獻(xiàn)
第2章 人工智能算法基礎(chǔ)
2．1 引言
2．2 ChiMerge特征映射
2．3 線(xiàn)性回歸算法
2．4 邏輯回歸算法
2．5 基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的人工智能算法
2．6 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的人工智能算法
本章參考文獻(xiàn)
第3章 兩階段上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別處理框架
3．1 引言
3．2 總體處理框架
3．3 階段1處理
3．4 階段2處理
3．5 損失函數(shù)與優(yōu)化策略
3．6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第4章 基于樹(shù)結(jié)構(gòu)人工智能算法的上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別
4．1 引言
4．2 相關(guān)研究綜述
4．3 結(jié)構(gòu)化財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)的特征提取
4．4 新聞文本特征構(gòu)建
4．5 融合新聞文本和時(shí)序信息的智能識(shí)別模型構(gòu)建
4．6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析
4．7 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
……
第5章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能算法的上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別
第6章 “時(shí)域-財(cái)務(wù)指標(biāo)域”二維聯(lián)合域財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別方法
1．1 引言
1．2 上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別研究綜述
1．3 本書(shū)的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1．4 本書(shū)的結(jié)構(gòu)
本章參考文獻(xiàn)
第2章 人工智能算法基礎(chǔ)
2．1 引言
2．2 ChiMerge特征映射
2．3 線(xiàn)性回歸算法
2．4 邏輯回歸算法
2．5 基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的人工智能算法
2．6 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的人工智能算法
本章參考文獻(xiàn)
第3章 兩階段上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別處理框架
3．1 引言
3．2 總體處理框架
3．3 階段1處理
3．4 階段2處理
3．5 損失函數(shù)與優(yōu)化策略
3．6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第4章 基于樹(shù)結(jié)構(gòu)人工智能算法的上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別
4．1 引言
4．2 相關(guān)研究綜述
4．3 結(jié)構(gòu)化財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)的特征提取
4．4 新聞文本特征構(gòu)建
4．5 融合新聞文本和時(shí)序信息的智能識(shí)別模型構(gòu)建
4．6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析
4．7 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
……
第5章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能算法的上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別
第6章 “時(shí)域-財(cái)務(wù)指標(biāo)域”二維聯(lián)合域財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別方法
展開(kāi)全部
上市公司財(cái)務(wù)欺詐識(shí)別人工智能算法研究 作者簡(jiǎn)介
陳朝焰，1984年生，安徽省安慶市人，博士，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程博士后。2015年3月博士畢業(yè)于西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；2015年1月-2017年3月中國(guó)航天科技集團(tuán)公司第八研究院第八設(shè)計(jì)部任工程師；2017年4月-至今，上海商學(xué)院商務(wù)信息學(xué)院，講師，主要從事人工智能、金融工程、雷達(dá)智能信號(hào)處理等方面的研究。在國(guó)內(nèi)外主流期刊《Expert Systems with Applications》、《IET Signal Processing》、《IET Radar, Sonar & Navigation》、《International Journal of Electronics》、《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》、《電子與信息學(xué)報(bào)》和《財(cái)會(huì)月刊》等發(fā)表論文十余篇，其中第一作者SCI期刊論文5篇，國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)（第一發(fā)明人）。
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