风险预警
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基于粒子群算法优化的模糊神经网络破产预测系统
该项目开发了一套集成粒子群优化算法(PSO)与模糊神经网络(FNN)的财务预测平台，专门用于提高企业破产预测的准确性和透明度。鉴于传统神经网络在处理财务预测时常面临收敛速度较慢且属于不可分析的“黑盒”模型等局限性，本项目通过引入模糊逻辑规则，使神经网络具备了逻辑解释能力，有效克服了传统神经网络缺乏直观规则表达的缺陷。为了进一步解决模糊神经网络在参数调整和学习效率上的瓶颈，系统创新性地采用粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行全局搜寻与优化。该系统结合了神经网络的自学习能力与模糊逻辑的推理优势，能够高效处理
