基于卷积神经网络算法的金融信息管理研究

摘要

传统的BP神经网络模型常常存在局部最小化、收敛速度慢和结构选择不一致等问题，这些问题会对算法产生一定的影响。为了克服这些问题，本研究采用了卷积神经网络（CNN）算法模型，对金融数据信息进行处理和降维，将经常出现的复杂高维数据转换为简化且易于管理的低维数据信息，从而增强数据信息管理能力。为了提高数据信息的训练能力，本文设计了一个辅助模型——张量卷积自编码器神经网络模型，以实现医院财务的多维数据的分析和处理。其中，张量卷积自编码器神经网络是主模型的辅助模型。该算法模型的主要实现是对多维数据的处理和分析，大大提高了财务数据信息处理和分析的效率。实验结果证明了所提方法的有效性，实现了财务数据的故障诊断和综合管理。从财务信息的存储和可追溯性角度出发，建立了一个新的企业财务信息管理模型，为企业财务信息管理中区块链的具体应用提供了洞见。然而，本研究中进行的研究只是对区块链和企业财务信息管理整合的探索性分析，需要进一步的具体分析来解决现实世界应用中更多的实际问题。