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1、基于BP神经网络的中小企业信用评价模型(2)-1-基于BP神经网络的中小企业信用评价模型摘要：本文在分析中小企业信用评价的基础上，选用了由范柏乃、朱文斌建立的中小企业信用评价指标体系，并在此基础上建立了基于BP神经网络的三层神经网络模型。该模型运用人工神经网络的理论和方法，可以根据已知数据预测中小企业的信用。最后，结合实际情况，利用MATLAB预测了兰州某中小企业的信用。关键词：人工神经网络；BP算法；网络训练；中小企业1.引言中小企业是我国国民经济的重要组成部分，在我国经济社会发展中日益发挥着不可替代的作用，是推动我国经济社会发展的重要力量
2、，在增强国民经济实力、优化经济结构、吸纳社会就业等方面都发挥了重要作用，其信用评价是企业信用评价领域的难点问题。企业的信用评价过程主要是通过财务指标等相关数据，推出其信用风险，然后将信用风险划分成多个不同的级别。但是，信用风险与财务指标之间往往呈现非线性的特征。针对这种非线性特征，本文将利用神经网络技术来研究中小企业的信用评价问题。2.BP神经网络及其算法简介2.1人工神经网络ANN(ArtificialNeuralNetwork)介绍从1943年McCulloch、Pitts提出神经元模型到今天，经过Rosenblatt、Widrow、Ko
3、honen、Hopfield、Grossberg、Anderson等众多科学家的不懈努力，使人工神经元网络在模拟、仿真和生物神经网络领域的研究和探索取得了相当大的成绩。人工神经网络具有较强的自学、自适应、自联想、复杂映射等智能处理能力,使得它在模型识别、图像处理、经济预测等很多领域都有较广泛的应用。在各类神经网络模型中,较常用的算法是Rumelhart于1986年提出的误差反传算法,简称BP(Back-Propagation)网络算法,它是一种对非线性可微函数进行权值训练的单向传播多层前向网络,是应用较为广泛的函数逼近模型。由于BP神经网络能
4、求解非常复杂的、高度非线性的模式分类和模式识别问题，已成为当前应用最为广泛的一种人工神经网络[1]。-2-2.2反向传播(BP)神经网络的算法和流程图BP神经网络是由大量简单的神经元按照一定的结构互相连接形成的非线性动力系统(见图1),是对人体大脑信息处理机制的某种简化、抽象和模拟。它由一个输入层、一个输出层以及一个或多个隐含层构成,在同一层中各神经元之间相互独立，可以看作是一个从输入到输出的高度非线性映射。理论研究表明,具有一个输入层,一个线性输出层,以及至少一个S型激励函数的隐含层的BP网络,能够以任意精度逼近任何连续可微函数。标准的BP
5、网络训练算法可分为信息的正向传播和误差的反向传播两步训练过程。在正向传播过程中,外部信息由输入层神经元传入网络,经过网络连接权值的求和计算传到隐含层,并经过激励函数计算得到隐含层神经元输出,最后传到输出层,经激励函数后输出，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层没有得到期望的输出,则计算输出层的误差变化值,然后转向反向传播,通过网络将误差信号沿原来的连通路反传回来,修改各层神经元的权值,直至达到期望目标。针对以上算法描述，其BP网络流程图如图2所示[4]。InputLayerHiddenLayerOutputLayer1A2
6、A15Ayijw图1BP网络模型结构（本文所建模型）//.paper.edu.cn-3-3.基于BP神经网络的中小企业信用评价模型的构建本文通过对中小物流企业信用评价指标的分析,以兰州某中小企业（以下称A企业）为例,建立一套较为系统、合理的中小物流企业信用评价指标体系。3.1中小企业信用评价指标的选择中小企业是企业群体的特殊组成部分，因而其信用评价体系可以从企业信用评价体系演绎而得。但与大型企业相比，中小企业自身又具有成长性、创新性等特点。因此，在设计中小企业信用评价体系时，不仅要高度重视资产负债率、流动比率、资产报酬率、财务杠杆比例等财务分
7、析指标，也要充分考虑企业的成长性、创新性、适应性等非财务分析指标。通过分析对比，本文采用由范柏乃、朱文斌建立的中小企业信用评价指标体系（见表1）[6]。初始化参数给定输入向量和期望输出求隐含层、输出层输出求目标值与实际输出偏差满足要求否计算隐节点误差权值调整全部偏差满足要求是否结束图2BP学习算法流程图//.paper.edu.cn-4-表1中小企业信用评价指标体系目标层准则层单项指标具体指标偿债能力1.资产负债率（A1）2.流动比率（A2）3.逾期债务比率（A3）负债总额/资产总额流动资产/流动负债逾期债务总额/资产总额经营能力4.流动资产
8、周转率（A4）5.存货周转率（A5）6.应收账款周转率(A6)销售收入/流动资产平均余额销售成本/平均存货赊销收入净额/应收账款平均余额创立能力7.销售利润率(A7
