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基于机器学习的财务舞弊识别模型研究

基于机器学习的财务舞弊识别模型研究

作者：冯嘉鑫南京大学

学位级别：硕士

财务报告是投资者了解上市公司经营情况的重要来源,所以金融市场对财务报告质量有更高的要求。上市公司一旦有动机通过掩饰财务报表的手段欺瞒投资者并且付诸行动,舞弊就伴之而来。财务舞弊带给债权人和投资人的损失众目昭彰。完善审计... 详细信息

财务报告是投资者了解上市公司经营情况的重要来源,所以金融市场对财务报告质量有更高的要求。上市公司一旦有动机通过掩饰财务报表的手段欺瞒投资者并且付诸行动,舞弊就伴之而来。财务舞弊带给债权人和投资人的损失众目昭彰。完善审计和会计制度是各国监管机构重点采取的措施,我国监管机构也在不断地完善相关法律法规。然而财务舞弊仍然层出不穷,所以仍是监管检查部门和广大投资者重点关注的问题。自2019年至2020年4月,在A股市场上22家上市公司涉嫌财务舞弊,其中,千亿市值中药行业龙头康美药业对500亿元的资产进行了造假,成为A股史上金额规模最为庞大的财务造假舞弊案。2015年到2019年康得新被查出虚增利润总额累积达110多亿人民币,成为A股史上涉案利润最多的造假案。对上市公司财务舞弊的研究,无论对于公司经营治理、资本市场的稳健运行,监管职能提升,还是在投资者权利保护方面都存在着明显的益处,综合运用多种方法构建一个高效及时的财务舞弊识别模型就尤为重要。本文以2000年1月至2020年12月因财务舞弊行为受到违规处罚舞弊上市公司年度财务报告做为舞弊样本,拟进行以下主要方面的研究:(1)多维度的财务舞弊识别指标构建。使用分层的分析方法,具体来说,分为两个维度,第一个维度建立财务报告可信度指标体系,以经典理论舞弊三因素理论为框架构建指标体系,衡量公司发生舞弊的可能性;第二个维度建立财务异常指标体系,从公司会计信息质量、营运能力、盈利能力、偿债能力、变现能力、财务风险水平和其他财务指标7个方面构建,衡量公司财务健康程度。(2)本文选取了Logistic回归模型、SVM支持向量机、CART决策树和Light GBM作为最终财务舞弊识别模型的候选,并且用非线性主成分分析法对数据降维,对上市公司的财务舞弊行为进行预测与识别,分别在连续舞弊数据集和首次舞弊数据集上对机器学习模型能力、财务报告可信度模型和财务异常模型对比分析,并进而分析在预测过程中较为重要的公司特征。最终得出以下结论:(1)机器学习模型能力对比:支持向量机模型是综合财务舞弊识别模型的最佳选择,逻辑回归模型在基于连续舞弊样本的财务报告可信度模型中表现较好。(2)模型对比:财务报告可信度模型是预警上市公司首次舞弊行为的更优选择。综合模型是甄别上市公司连续财务舞弊行为的更优选择。(3)指标重要性:在识别公司财务舞弊行为时,可以重点关注舞弊前应计方向、舞弊前三年曾被标出非标意见、资产负债率这三个指标,对于连续舞弊行为和首次舞弊行为的识别都具有较好的效果。

关键词：财务舞弊识别模型舞弊三角理论机器学习

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人工智能技术的伦理风险研究

人工智能技术的伦理风险研究

作者：冯嘉鑫西北师范大学

学位级别：硕士

人工智能技术是本世纪世界经济发展最重要的引擎之一,经过半个世纪的蓬勃发展,人工智能技术与社会的各行各业深度融合使得社会结构发生了深刻的变革。人工智能技术算法的黑箱化以及在计算和逻辑上超越人脑的特点让人类在享受着技术红利... 详细信息

人工智能技术是本世纪世界经济发展最重要的引擎之一,经过半个世纪的蓬勃发展,人工智能技术与社会的各行各业深度融合使得社会结构发生了深刻的变革。人工智能技术算法的黑箱化以及在计算和逻辑上超越人脑的特点让人类在享受着技术红利的同时也使人类社会暴露在由人工智能技术引发的伦理风险之中。一边是人工智能产品如雨后春笋般应用于各行各业,一边是以人为主体的传统伦理理论在面对技术风险时陷入困境。本文从以责任原则为基础的风险伦理视角试图划分伦理责任并探究应对之策,从而达到规避伦理风险的目的。第一章主要论述人工智能发展现状与风险伦理理论,分析风险伦理适用人工智能技术的底层逻辑。与传统技术的工具性相区别,人工智能具有自主参与实践的能力。人工智能的自主(智能)程度直接决定了其在道德中的地位。在人工智能应用中所呈现的特征与趋势表明,技术风险具有范围广和不可逆的特点。责任伦理基础上的风险伦理以技术风险为研究对象,能够约束人工智能技术的风险,使技术在道德的规范下更好地为人服务。第二章深入剖析人工智能技术产生的伦理风险。从技术本身讲,人工智能技术是通过以算法为核心分析数据从而计算出应对场景的决策。然而算法的“黑箱化”、自主偏好以及算法的自主性特点决定了其在正义、责任与道德主体层面存在伦理争议。从社会实践看,在人工智能应用过程中,人的生命财产的风险、属人的权利的异化风险以及新型人机关系急需伦理理论的规范和应对。第三章主要分析人工智能技术伦理风险的原因。从技术角度看,算法的缺陷和大数据的异化是其产生伦理风险的直接原因。人工智能的自主性导致的伦理风险表明:技术中立主义与工具理性理论中的主客观是分裂的,其中的理性与中立概念实际上是主观意愿上的理性。通过探讨人工智能是“实质上的自主”还是“形式上的自主”分析传统伦理理论应对人工智能技术风险的缺陷。第四章运用风险伦理的理论探究人工智能技术伦理风险的规避路径。首先,通过对人与人工智能关系的讨论确定了在道德哲学中形成以人为主体,人工智能作为“拟主体”从属于人的新型复合主体,针对这一复合主体从而确定人工智能应用的基本原则。通过风险伦理理论中的责任观将人和人工智能责任进行划分,确保了人工智能技术的风险始终在可控范围内。在技术社会中,风险对人的威胁导致道德与法律的边界越来越模糊。而在人工智能的伦理风险中,道德责任的制度化实践既需要现实世界建立针对性的制度法规,还需要数字世界建立在技术服务于人导向的价值观基础上。最后,由于风险的不确定性,人工智能需要在事故发生前或发生时设置熔断机制以确保将其消极影响降到最低。人工智能技术一旦被滥用,其影响将是极其广泛的。从空间范围来看,其风险与每个人都息息相关;从时间持续性来看,其风险可能对未来后代造成伤害。显然,现有的技术水平无法完全消除其风险,风险将长时间伴随着人类社会的发展。这就要求我们将未来社会也纳入责任范围,确保交给子孙后代手里的社会其风险是可控的。秉持既要积极引导人工智能技术的发展,又要限制人工智能技术在可控的范围内运行的态度。才能充分释放人工智能技术红利并确保其风险的可控性。

关键词：人工智能风险伦理自主性责任人机关系

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电子技术中测控技术的应用

中外企业家 2014年第3期 197-198页

作者：冯嘉鑫赤峰中色锌业有限公司

作为21世纪的新兴产业,测控技术是将计算机技术、通信技术、光电技术、数据处理等多方面融合在一起的一门学科。随着科技不断的发展和工业生产领域不断创新,现代测控技术有了很大的发展和突破,成为了现代工业的技术支柱。另外,由于市场... 详细信息

作为21世纪的新兴产业,测控技术是将计算机技术、通信技术、光电技术、数据处理等多方面融合在一起的一门学科。随着科技不断的发展和工业生产领域不断创新,现代测控技术有了很大的发展和突破,成为了现代工业的技术支柱。另外,由于市场的竞争环境日益激烈,为了适应市场的不断变化和满足企业及客户需求,测控技术也正不断向网络化、数字化、智能化和系统化发展。现代测控技术在航天、农业、电子、通信等各个领域都有了教好的发展,极大的推动了现代社会的快速发展与进步,是现代社会发展的一个鲜明的标志。

关键词：电子技术测控技术应用

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无取向硅钢中含镁夹杂物的形成机理分析

重庆大学学报（自然科学版） 2018年第8期41卷 34-43页

作者：朱诚意罗小燕李光强冯嘉鑫严哲锋省部共建耐火材料与冶金国家重点实验室武汉430081 武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室武汉430081

通过取样检测和热力学计算,分析了钢中含镁夹杂物的组成特点和形成机理。结果表明:钢中的氧化物主要是与MgS复合的2MgO獉SiO_2或MgO-Al_2O_3-SiO_2类夹杂,析出物主要为MgS、AlN;含MgS的复合夹杂物主要为1~2μm的球状夹杂,因为MgS抑制了... 详细信息

通过取样检测和热力学计算,分析了钢中含镁夹杂物的组成特点和形成机理。结果表明:钢中的氧化物主要是与MgS复合的2MgO獉SiO_2或MgO-Al_2O_3-SiO_2类夹杂,析出物主要为MgS、AlN;含MgS的复合夹杂物主要为1~2μm的球状夹杂,因为MgS抑制了MnS的析出,钢中不存在任何形式的MnS夹杂。MgS以包裹在球形氧化物表面、均匀镶嵌在球形夹杂物中、以氧化物为基体或与AlN复合定向析出并长大3种形式存在。热力学计算表明,钢中夹杂物的组成与钢中Mg含量及氧化物特征有关。MgS更容易与含MgO多、硫容量大的MgO-Al_2O_3-SiO_2类夹杂复合析出。MgS以氧化物为基体或与AlN复合定向析出形成的夹杂尺寸更大,其析出长大方式与MgS及夹杂物基体的晶体结构有关。合理控制精炼渣中MgO含量有利于形成含MgS的复合夹杂物,从而减少钢中微细MnS的析出,同时降低钢中MgO獉Al_2O_3的含量。

关键词：无取向硅钢含镁夹杂物 MgS 形成机理

基于ROS/TXNIP/NLRP3通路探讨“邵氏五针法”预处理对哮喘大鼠气道炎性反应的影响

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中国针灸 2023年第11期43卷 1287-1292页

作者：龚佳佳陈放张优雅冯嘉鑫华金双河南中医药大学郑州450008 河南中医药大学中医学院(仲景学院) 郑州450046

目的:探讨“邵氏五针法”预处理缓解哮喘大鼠气道炎性反应可能的作用机制。方法:将40只SPF级SD大鼠随机分为空白组、模型组、针刺组和西药组,每组10只。除空白组外,其余3组大鼠采用雾化吸入卵蛋白致敏及激发方法制备哮喘模型。针刺组取... 详细信息

目的:探讨“邵氏五针法”预处理缓解哮喘大鼠气道炎性反应可能的作用机制。方法:将40只SPF级SD大鼠随机分为空白组、模型组、针刺组和西药组,每组10只。除空白组外,其余3组大鼠采用雾化吸入卵蛋白致敏及激发方法制备哮喘模型。针刺组取“大椎”及双侧“肺俞”“风门”行针刺预处理干预,每次20 min,起针后进行激发,每日1次,连续7 d;西药组予腹腔注射地塞米松磷酸钠溶液,用药后激发,每日1次,连续7 d。观察各组大鼠一般情况,ELISA法检测大鼠血清炎性因子白细胞介素(IL)-1β、IL-18含量,免疫荧光染色法检测大鼠肺组织活性氧簇(ROS)阳性表达,Western blot法检测大鼠肺组织硫氧还蛋白反应蛋白(TXNIP)、NOD样受体蛋白3(NLRP3)、凋亡相关斑点样蛋白(ASC)以及半胱氨酸天冬氨酸特异蛋白酶(Caspase-1)蛋白表达。结果:空白组大鼠精神行为状态良好;模型组大鼠出现呼吸急促、抓耳挠腮、烦躁不安等情况;与模型组比较,针刺组、西药组大鼠呼吸较平稳,反应相对灵敏。与空白组比较,模型组大鼠血清IL-18、IL-1β含量升高(P<0.01),ROS阳性表达强度增高,肺组织TXNIP、NLRP3、ASC、Caspase-1蛋白表达升高(P<0.01);与模型组比较,针刺组、西药组大鼠血清IL-18、IL-1β含量降低(P<0.01),ROS阳性表达强度降低,肺组织TXNIP、NLRP3、ASC、Caspase-1蛋白表达降低(P<0.01)。与西药组比较,针刺组大鼠肺组织ASC蛋白表达降低(P<0.05)。结论:“邵氏五针法”预处理可通过降低ROS,减少ROS/TXNIP/NLRP3通路相关蛋白的聚集与激活,进而减少下游IL-1β、IL-18炎性因子的分泌,改善哮喘大鼠气道炎性反应,这可能是“邵氏五针法”防治哮喘的作用机制之一。

关键词：哮喘针刺邵氏五针法炎性反应活性氧硫氧还蛋白反应蛋白 NOD样受体蛋白3 半胱氨酸天冬氨酸特异蛋白酶

热装温度对无取向硅钢中夹杂物析出特性的影响

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武汉科技大学学报 2018年第1期41卷 8-14页

作者：罗小燕朱诚意李光强严哲锋冯嘉鑫武汉科技大学省部共建耐火材料与冶金国家重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室湖北武汉430081

借助SEM、EDS及Image-Pro Plus 6.0图像分析软件,对不同热装温度下无取向硅钢铸坯中夹杂物的析出行为进行研究。结果表明,铸坯中MgS、AlN容易以硅酸铝、硅酸镁、硅酸铝镁氧化物为核心析出,且复合夹杂物的形状与其中MgS和AlN的含量有关,... 详细信息

借助SEM、EDS及Image-Pro Plus 6.0图像分析软件,对不同热装温度下无取向硅钢铸坯中夹杂物的析出行为进行研究。结果表明,铸坯中MgS、AlN容易以硅酸铝、硅酸镁、硅酸铝镁氧化物为核心析出,且复合夹杂物的形状与其中MgS和AlN的含量有关,当AlN含量较高时,复合夹杂呈六棱柱状,当MgS含量较高时,复合夹杂一般呈球形。铸坯中硫化物主要以MgS的形式存在,少量以CaS形式存在,但试验钢中未检测到MnS。随着铸坯热装温度的降低,复合夹杂中MgS组分的含量增加,夹杂物平均尺寸也会随之增加,但CaS析出会对MgS的析出起抑制作用,热装温度可通过影响复合夹杂中AlN、MgS的析出来调控夹杂物尺寸。本试验条件下,最合适的铸坯热装温度为700℃,此时钢中尺寸小于0.5μm的微细夹杂物的数量最少。

关键词：无取向硅钢热装温度夹杂物 MgS AlN 析出特性

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勋伯格五声性序列合唱《情人愿》研究

音乐研究 2024年第3期 93-104页

作者：冯嘉卉上海音乐学院音乐学系

《情人愿》是勋伯格唯一的、也是迄今最早运用五声性十二音序列写作的作品。勋伯格将纯五度双音以及五声性五音组作为乐曲发展的结构力并贯穿全曲,不仅体现了发展性变奏和静态写作的辩证性,也以其独特的创作手法使作品呈现出相对的“静... 详细信息

《情人愿》是勋伯格唯一的、也是迄今最早运用五声性十二音序列写作的作品。勋伯格将纯五度双音以及五声性五音组作为乐曲发展的结构力并贯穿全曲,不仅体现了发展性变奏和静态写作的辩证性,也以其独特的创作手法使作品呈现出相对的“静止感”。《情人愿》所反映的勋伯格对于异国情调的书写,给我们留下诸多猜想和思考的空间——它或是勋伯格对十二音作曲法的探索,或是他自身民族主义觉醒的隐喻,又或是马勒影响之下的产物。

关键词：勋伯格《情人愿》十二音五声性序列异国情调

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面向时间触发流量调度的虚拟网络嵌入方法

北京航空航天大学学报 2024年第6期50卷 1982-1990页

作者：熊峰李峭李继冯嘉颖北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

网络虚拟化技术将物理网络中的节点、链路资源进行抽象,通过虚拟网络嵌入(VNE)方法,使多个虚拟网络(VN)共享底层网络(SN)资源。对于应用于航空航天电子领域的时间触发以太网(TTE),提出一种面向时间触发流量调度的虚拟网络嵌入(TT-VNE)方... 详细信息

网络虚拟化技术将物理网络中的节点、链路资源进行抽象,通过虚拟网络嵌入(VNE)方法,使多个虚拟网络(VN)共享底层网络(SN)资源。对于应用于航空航天电子领域的时间触发以太网(TTE),提出一种面向时间触发流量调度的虚拟网络嵌入(TT-VNE)方法,在满足传统虚拟网络嵌入问题的总资源量限制条件的同时,保证时间触发(TT)流量的严格周期性。在求解过程中,根据与虚拟节点相连的链路中TT流量带宽需求及其总带宽资源需求对虚拟节点进行排序,利用广度优先搜索算法嵌入虚拟节点,并在候选最短路径集合中对虚拟链路进行路径规划;如果当前虚拟链路中TT流量不可调度,则进行局部虚拟节点重新嵌入与路径规划的迭代设计。仿真结果表明:TT-VNE方法的请求接受率不低于VNE-DCC、VNE-NTANRC-D、ELECTRE-VNE这3种既有方法,且当星型拓扑中虚拟网络请求数超过30时,其请求接受率比仅考虑网络拓扑属性和资源属性的VNE-NTANRC-D方法提高约14.3%。

关键词：虚拟网络嵌入虚拟化资源分配时间触发以太网时间触发流量

基于边—云架构的资源调度与负载均衡技术的研究

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基于边—云架构的资源调度与负载均衡技术的研究

作者：冯嘉辉吉林大学

学位级别：硕士

物联网的蓬勃发展催生出许多复杂的计算场景,这些计算场景对移动终端任务的时延、稳定性和处理精度都提出了更高的要求,单层云计算架构难以综合考虑任务处理时延、计算资源分配以及任务处理失败率等方面,因此结合了边缘云计算技术与云... 详细信息

物联网的蓬勃发展催生出许多复杂的计算场景,这些计算场景对移动终端任务的时延、稳定性和处理精度都提出了更高的要求,单层云计算架构难以综合考虑任务处理时延、计算资源分配以及任务处理失败率等方面,因此结合了边缘云计算技术与云计算技术的边-云架构应运而生,依托两类云计算技术特点的边-云架构能够在不同的计算环境中呈现更好的性能,适应更加广泛的场景,在这其中资源调度问题直接影响着边-云架构的处理效率以及云集群能否达到负载均衡。本文将资源调度问题分为两个阶段:一是任务卸载阶段,当终端设备产生任务时决策如何合理地将任务卸载到边缘云集群或者中心云集群;二是虚拟机选择阶段,当任务卸载完成后在对应云集群中如何合理地选择虚拟机承载任务的计算工作。本文的研究工作围绕这两方面进行,具体如下。1.针对静态阈值法在决策任务卸载过程中存在计算资源浪费以及边缘云集群容易过载的问题,本文提出了自回归动态阈值算法（ARDT算法）,根据终端设备数量分布的历史数据使用自回归时间序列模型预测下一个时间点的终端设备量以估计终端任务规模。算法考虑两类阈值属性,一是边缘云利用率阈值以保证边缘云集群负载始终处于正常水平,防止集群过载导致终端任务处理失败;二是边-云网络带宽阈值以保证将任务卸载到中心云时拥有充足的网络传输资源,防止任务传输失败。根据终端设备数量预测值,算法从静态阈值历史数据中选择最佳的边缘云利用率阈值以及边-云带宽阈值,其中静态阈值历史数据将存储在中心云中减轻边缘云的存储压力。相较于静态阈值方法,本文提出的ARDT算法在任务处理效率以及任务处理失败率方面均有较大的性能提升。2.传统的最大剩余资源算法（Max-Fit算法）在搜索最佳虚拟机时存在时间复杂度过高的问题,本文从虚拟机实时运行的角度出发构建了阻塞值模型。该模型根据虚拟机自身计算能力和任务占用计算资源量实时计算得到,用于反映虚拟机剩余计算资源的实时变化。当最佳虚拟机搜索过程开始时剔除阻塞值高于上限的虚拟机,这些高阻塞虚拟机通常只能以较小的概率承载此次任务执行,因此本文提出的动态阻塞值—最大剩余资源算法（DBMR算法）能够显著缩短虚拟机选择的过程。该算法将时间复杂度从（9）2)降低到（9）(9)-8))),其中m是根据阻塞值模型剔除的冗余虚拟机。该算法与ARDT算法组合构成了解决边-云架构中资源调度问题的一套完整的解决方案。实验结果表明,与基线算法和其他先进算法相比,本文提出的ARDT-DBMR算法在任务的平均处理时间和任务处理失败率方面有20%-30%的优势,并显著改善了密集计算环境中虚拟机利用率异常波动的问题,使得云环境计算负载更加均衡,降低了能耗成本并且拥有更优秀的适用性。

关键词：边-云架构任务卸载虚拟机选择资源调度负载均衡