【摘 要】
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近几年，计算机领域的发展使财务报告舞弊更加复杂、隐蔽性更好，再加上传统统计技术的落后．使得激增的数据背后隐藏的信息正在被人们所忽略。通过将遗传BPN技术应用于舞弊性财务
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目(07JA630012)部分研究成果
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近几年，计算机领域的发展使财务报告舞弊更加复杂、隐蔽性更好，再加上传统统计技术的落后．使得激增的数据背后隐藏的信息正在被人们所忽略。通过将遗传BPN技术应用于舞弊性财务报告的识别，以及对舞弊甄别系统的分析和设计。使舞弊甄别的主要功能模块通过计算机来实现。得出由于遗传算法能够收敛到全局最优解，而且遗传算法的鲁棒性强．将遗传算法与神经网络结合起来是很有意义的。不仅能发挥神经网络的泛化的映射能力，而且使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力。从而提高了舞弊甄剐的效率，缩短了神经网络训练的时问等结论，进一步证
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