基于知识本体的财务风险预警系统研究(2)
作者:佚名; 更新时间:2014-10-15

  
  二、财务风险预警系统知识本体建模
  
  通过分析财务风险预警领域知识的概念、关系和知识结构,采用分层次的思路建立财务风险预警领域本体,并分别对财务风险预警评价模型、指标体系和财务状况监控知识与案例进行形式化描述。本系统模型建立概念本体,评价模型本体、指标本体、资源本体和通讯本体等。下面以财务风险预警定量模型概念本体为例说明财务风险预警知识本体建模。
  概念本体是用来描述某个领域内的一些基本概念和概念之间关系的本体,这些概念是被该领域内人们所共同认可的,概念是对事物认知的抽象,包含的内容很广,与模型相关的内容有:关系、函数、公理与实例等;关系表达了财务风险预警领域内概念间的互相作用,n个概念之间的关系可以表示为 R:Cl×C2×…×Cn;函数是一种特殊的概念关系,表示在n元关系中确定了n-1个概念,则第n个概念是唯一的,即F:Cl×C2×…×Cn-1→Cn;公理表示永远为真的概念,即真命题;实例是具体的模型元素。财务风险预警定量模型概念本体形式化定义如下。
  CO::=(Fn,Cc,R,Ac,Ic)。
  其中,Fn是领域名,Cc是领域内的术语集,R是关系集,Ac是公理集,Ic是实例集。
  R形式化为:R::=(Ra,Rc),Ra是Cc上的属性集,形式化为:Ra::=(dc:Identifier,dc:Title,dc:Creator,dc:Description,dc:Date),前缀dc表示重用DC元数据集中的标识符、题名、创建者、描述及日期元素;Rc是术语间的关系集,Rc域是Cc1×Cc1,形式化为:Rc::=(SubConceptOf,SuperConceptOf,IsPartOf,HasPart,Equal,Pre,Next),SubConceptOf和SuperConceptOf
  是包含和被包含的关系,IsPartof和HasPart是聚集关系,Equal是等价关系,Pre描述了概念和概念之间的直接前驱关系,Next描述了概念和概念之间的直接后继关系。Ac是公理集,Ac形式化为:Ac::=(SubConceptOf≡SuperConceptOf-,IsPartOf≡HasPart-,Pre≡Next-,IsPartOf≡IsPartof*,HasPart≡HasPart*,Equal≡Equal*,……),表达了SubConceptOf和SuperConc-
  eptOf,IsPartOf和HasPart,Pre和Next都是逆反关系,IsPartOf和HasPart和Equal都是可传递的。Ic形式化为:Ic::=(IRa,IRc),IRa是属性集实例,IRc是概念的关系实例。
  概念是对人类知识的抽象,概念本体是按照分类法来组织领域概念及其客观关系的,概念本体作为一类独立的本体存在,由领域专家或知识工程师管理。财务风险预警定量模型概念本体的描述说明如下:
  Fn=财务风险预警定量模型;
  Cc=(Z计分模型,人工神经网络模型,多元逻辑(logit)模型,F计分模型……);
  IRa={(“Prop1”,“Z计分模型”,“Z-score”,“通过将反映企业偿债能力的指标(X1,X4)、获利能力指标(X2,X3)和营运能力指标(X5)五种财务比率有机联系起来,综合分析预警企业财务风险。”),(“Prop2”,“人工神经网络模型”,“Artificial-Neural-Network”,“通过大量神经元的复杂连接,采用由底到顶的学习方法,以自组织和非线性动力学所形成的并列分布方式处理非语言化的财务模式信息,达到预警企业财务风险的目标”),……};
  IRc={SubConceptOf(财务风险预警定量模型,Z计分模型),SubConceptOf(财务风险预警定量模型,人工神经网络模型),IsPartOf(Z计分模型,函数形式),IsPartOf(Z计分模型,参数指标),IsPartOf(人工神经网络模型,模型算法),IsPartOf(人工神经网络模型,输入矩阵),……}。

  三、财务风险预警知识管理系统框架
  
  通过分析基于本体的财务风险预警知识模型及需求,本文提出财务风险预警知识管理系统框架如图1所示。
 

基于知识本体的财务风险预警系统研究

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