一种基于深度学习的企业财务报表自动化生成分析系统及方法
申请号:CN202410845128
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118861282A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的企业财务报表自动化生成分析系统及方法,通过结合数据库中的文本特征构建包括金融或非金融的指标体系。包括利用RNN编码器获取数据库中财务报表的每个词的编码,依据该编码计算出特征矩阵;对特征矩阵进行降噪、数据变换、最大和最小归一化处理、创建出神经元数据集;再通过CNN进行学习映射,建立分类模型,并通过评价指标进行系统分析。采用本发明所示的基于深度学习的企业财务报表自动化生成分析系统及方法,可以大大提高财务报表分析的速度,和准确率,能够全面地对公司的财务信息进行分析。
技术关键词
企业财务报表
分析方法
分析系统
矩阵
建立分类模型
文本
资产负债表
门控循环单元
金融
数据
多层感知机
变量
编码器
非线性
贡献率
指标
鲁棒性
冗余