基于BP_Adaboost算法的强分类器设计及其在公司财务预警建模中的应用

本文以matlab为工具，通过神经网络算法BP_Adaboost进行分类器的设计，并结合公司财务数据进行财务预警建模的案例分析。首先介绍了BP神经网络算法和Adaboost算法的原理及其在分类问题中的应用，然后提出了基于BP_Adaboost的强分类器设计方法，并详细讲解了算法的实现步骤。接着，使用RBF回归方法对分类模型进行了改进，并给出了具体的源码实现。最后，通过实验验证了该方法在公司财务预警建模中的有效性，并进行了结果分析和讨论。通过本文的研究，可以为企业提供一个有效的财务预警模型，帮助公司及时发现潜在的财务风险，从而采取相应的措施进行应对。