电网企业财务健康诊断知识推理技术

万齐鸣; 王英军; 李有华

doi:10.11959/j.issn.1000−0801.2018148

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电网企业财务健康诊断知识推理技术

运营与广角 | 更新时间：2024-06-05

- 电网企业财务健康诊断知识推理技术
- Knowledge inference techniques for financial health diagnosis of power grid enterprises
- 电信科学 2018年34卷第8期页码：186-192
- 作者机构：
  
  1. 北京中电普华信息技术有限公司，北京100192
  2. 国网能源研究院有限公司，北京102209
- 作者简介：
  
  [ "万齐鸣（1971−），男，北京中电普华信息技术有限公司发展研究中心高级技术专家，主要研究方向为大数据、智能计算、知识管理、搜索引擎。" ]
  [ "王英军（1974−），男，北京中电普华信息技术有限公司发展研究中心主任、工程师，主要研究方向为企业信息化咨询、财务信息化、项目管理。" ]
  [ "李有华（1974−），男，国网能源研究院有限公司财务与审计研究室主任、高级审计师，主要研究方向为财务与审计。" ]
- 基金信息：
  
  国家公司科技基金资助项目“电网集团公司管理会计关键技术及财务健康状态检测诊断研究”;National Company Science and Technology “Research on Key Technologies and Financial Health Status Detection and Diagnosis of theManagement Accounting of Power Grid Group Corporation”(5202011600U9)
- DOI：10.11959/j.issn.1000−0801.2018148
  中图分类号： TP391.5
- 网络出版日期：2018-08，
  
  纸质出版日期：2018-08-20
- 稿件说明：
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万齐鸣, 王英军, 李有华. 电网企业财务健康诊断知识推理技术[J]. 电信科学, 2018,34(8):186-192.

Qiming WAN, Yingjun WANG, Youhua LI. Knowledge inference techniques for financial health diagnosis of power grid enterprises[J]. Telecommunications science, 2018, 34(8): 186-192.
万齐鸣, 王英军, 李有华. 电网企业财务健康诊断知识推理技术[J]. 电信科学, 2018,34(8):186-192. DOI： 10.11959/j.issn.1000−0801.2018148.

Qiming WAN, Yingjun WANG, Youhua LI. Knowledge inference techniques for financial health diagnosis of power grid enterprises[J]. Telecommunications science, 2018, 34(8): 186-192. DOI： 10.11959/j.issn.1000−0801.2018148.

摘要

研究了电网企业财务健康诊断知识推理技术，将专家系统与神经网络相结合，采用专家系统框架，利用神经网络完成部分知识的存储与表示，克服了传统诊断方法的局限性，将领域专家的知识与神经网络的自学习能力有机融合在一起，实现对电网企业财务更健康、更准确的实时状态检测与智能诊断。

Abstract

The knowledge inference techniques for financial health diagnosis of power grid enterprises was studied.Combining experts system with neural network

expert system framework was used

finishing storage and representation of partial knowledge with neural network

thus overcoming the limitations of traditional diagnosismethods

organi cally integrating experts’knowledge in the field with self-learning abilities of neutral network.More accurate real-time status detection and intelligent diagnosis for financial health of power grid enterprise were realized.

关键词

Keywords

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