摘要
本发明提供了一种基于人工智能的财务信息分析方法,包括:对财务信息进行多源数据采集与融合,得到原始财务数据集;对原始财务数据集进行异构数据清洗与结构化处理,得到标准化数据集;通过模糊高阶混合聚类算法对标准化数据集进行聚类划分操作,得到数据聚类簇;构建数据聚类簇之间的知识图谱,并根据知识图谱提取出数据关系和数据索引;通过神经网络结构对数据聚类簇进行特征提取与预测,得到关键特征集和风险指标;根据数据关系、关键特征集和风险指标对财务信息进行风险识别,生成风险报告。该方法通过数据混合聚类、知识图谱构建、神经网络建模和风险量化,实现了多源异构财务信息的智能化分析,提高了财务风险检测效率和精准度。
技术关键词
信息分析方法
财务
混合聚类算法
神经网络结构
风险
数据立方体
数据处理算法
图谱
指标
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