基於卷積神經網絡算法的金融信息管理研究

摘要

傳統的BP神經網絡模型常常存在局部最小化、收斂速度慢和結構選擇不一致等問題，這些問題會對算法產生一定的影響。為了克服這些問題，本研究采用了卷積神經網絡（CNN）算法模型，對金融數據信息進行處理和降維，將經常出現的復雜高維數據轉換為簡化且易於管理的低維數據信息，從而增強數據信息管理能力。為了提高數據信息的訓練能力，本文設計了一個輔助模型——張量卷積自編碼器神經網絡模型，以實現醫院財務的多維數據的分析和處理。其中，張量卷積自編碼器神經網絡是主模型的輔助模型。該算法模型的主要實現是對多維數據的處理和分析，大大提高了財務數據信息處理和分析的效率。實驗結果證明了所提方法的有效性，實現了財務數據的故障診斷和綜合管理。從財務信息的存儲和可追溯性角度出發，建立了一個新的企業財務信息管理模型，為企業財務信息管理中區塊鏈的具體應用提供了洞見。然而，本研究中進行的研究只是對區塊鏈和企業財務信息管理整合的探索性分析，需要進一步的具體分析來解決現實世界應用中更多的實際問題。