摘要
融合SVM智能技术与RU-SMOTE不平衡样本处理方法两者之所长,文章构建出RU-SMO TE-SVM模型。该模型的运作机理为:通过SMOTE人工合成新的样本,以RU方式消除部分样本中的噪声及冗余信息,充分借助SVM寻找全局最优解的能力。基于该模型,文章构建效率性指标体系,模型在上市公司利润操作识别中的应用为对象进行具体研究,对比不同的识别性能结果,结果显示RU-SMOTE-SVM模型对上市公司利润操作行为的识别具有较强的适用性和很高的使用价值。
出处
《财会通讯》
北大核心
2020年第22期115-118,共4页
Communication of Finance and Accounting
