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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多分类不均衡支持向量机分类的上市公司财务风险预警方法及系统，方法包括如下步骤：S1、获取上市公司财务风险数据并进行预处理；S2、利用哈夫曼树结构，将多分类不均衡的财务风险数据问题分解为均衡的二分类子问题；S3、建立HT‑SVM模型，采用支持向量机作为分类器，处理分解后的每个二分类子问题；S4、使用算术优化算法，为HT‑SVM模型寻找全局最优参数，全局最优参数包括支持向量机的惩罚参数和核函数的参数；S5、根据全局最优参数训练出最终分类器，构建财务风险预警模型，并对上市公司的财务风险状况进行预测。本发明能有效处理多分类不均衡的财务风险数据，提升对财务风险状况预测能力。
主权项：1.基于多分类不均衡支持向量机分类的上市公司财务风险预警方法，其特征在于，所述的方法包括如下步骤：S1、获取上市公司财务风险数据并进行预处理；S2、利用哈夫曼树结构，将多分类不均衡的财务风险数据问题分解为均衡的二分类子问题；S3、建立HT-SVM模型，采用支持向量机作为分类器，处理分解后的每个二分类子问题；S4、使用算术优化算法，为HT-SVM模型寻找全局最优参数，全局最优参数包括支持向量机的惩罚参数和核函数的参数；S5、根据全局最优参数训练出最终分类器，构建财务风险预警模型，并对上市公司的财务风险状况进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于多分类不均衡支持向量机分类的上市公司财务风险预警方法及系统
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