企业信用管理教材，中国信用等级评价，aaa级信用企业。北京正信信用评价有限公司树立企业良好的信用形象，提高企业信用管理水平，为推进我国社会信用体系建设做出贡献。人工神经网络法所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ann(artificial neural network)。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。
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临界值为2.675，如果z小于临界值，借款人被划入违约组，信用级别较低;反之被划入正常组，信用级别较高。当分值在1.81和2.99之间时，altman发现判断失误较大，该重复区域为灰色区域。以z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级，但这种方法存在1定问题：限制条件过于严格，如要求样本数据服从多元正态分布，协方差矩阵相同等;模型主要考虑的是财务因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响在加强中国的市场经济信用环境建设进程中，中国企业信用评价网愿与所有从事和关注信用建设的人们风雨同舟、携手同行。作为信用之友，我们期望得到大家的支持和关爱，欢迎监督和指导并竭诚为您服务。如果您有相关稿件、信息、意见和建议，我们的网上空间尽可为您所用，请随时与我们l系。
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隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的z后结果，并将结果输出。与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：具有自我组织与学习的能力 ;可以描述输入资料中变量间的非线性关系;可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 由于企业各项财务指标与信用风险之间往往存在着非线性关系。因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。

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