PNN神经网络评价方法本科毕业设计

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：

指导教师签名：日期：

使用授权说明

本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日

导师签名：日期：年月日

注意事项

1.设计（论文）的内容包括：

1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）

2）原创性声明

3）中文摘要（300字左右）、关键词

4）外文摘要、关键词

5）目次页（附件不统一编入）

6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论

7）参考文献

8）致谢

9）附录（对论文支持必要时）

2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。

4.文字、图表要求：

1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写

2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印

4）图表应绘制于无格子的页面上

5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档

5.装订顺序

1）设计（论文）

2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订

摘要

企业评价是检验企业经营效果、校正发展方向的重要手段，对企业的成败具有决定意义。如何用定量的方法准确的评价企业是人们一直在研究的问题，对企业的正确评价可以指导我们的投资决策。概率神经网络是一种可用于模式分类的神经网络，本文将利用概率神经网络对企业进行评价，将企业分为“好”和“差”两类。

本文综述了用于企业评价的方法、概率神经网络原理及结构，并将概率神经网络应用到对企业的评价中。

首先，利用逐步回归方法从60家上市公司的12个财务指标进行筛选得到与企业收益率显著相关的4个指标。

其次，以这4个财务指标为输入向量，以企业的好差情况为输出向量，利用60家上市数据建立并训练PNN神经网络。

最后，对训练样本和测试样本进行了仿真，仿真结果表明：利用概率神经网络进行企业分类评价的是一种非常有效的方法。

在结论中，对本文内容进行了总结,并对今后的工作做了更进一步的展望。

关键词：评价方法，PNN神经网络，SPSS，MATLAB

ABSTRACT

E nterprise’s evaluation is an important means to inspect the business’s results and check the developmental direction . How to use quantitative method to evaluate enterprises accurately is a question which people have been researched all along, and the correct evaluation of enterprises can guide our investment decisions. Probabilistic neural network is a net which can be used for the classification.In this paper, the probabilistic neural network is used to evaluate enterprises,and enterprises are divided into "the good" and "the bad" .

This paper summarizes the methods which are applied to enterprise’s evaluation, and introduces the probabilistic neural network principle and structure, then probabilistic neural network is applied to evaluation of enterprises.

First of all, four among twelve financial indicators of the 60 listed companies are significantly correlated with the yields on corporate bonds by using stepwise regression method.

Secondly, four financial indicators are regarded as the input vector and the cases of the good or bad enterprises as the output vector. PNN neural network is established and trained by 60 listed data.

Finally, the train samples and test samples are simulated, the results show that the probabilistic neural network is a very effective method to classificate and evaluate enterprise.

In closing remarks, the content is summarized and further work is prospected in the future. KEY WORDS:: evaluation method, probabilistic neural network, SPSS, MATLAB