摘要：介绍了概率神经网络(PNN)方法及其分类机理,构造了用于识别两类模式样本的PNN结构,用来对我国2000年106家上市公司进行两类模式分类.仿真结果表明,PNN对训练样本有很高的分类准确率,能达到100%;但对测试样本的分类准确率却很低,只达到69.77%.因而使总体的分类效果偏差,分类准确率只达到87.74%.进一步的仿真结果表明,该方法对我国2001年公布的13家预亏公司进行预警分析时,准确率只达到69.23%.所以PNN不太适合用来对新样本的识别和预警研究.研究结果还表明,PNN在分类效果上不如MLP(对相同的样本,多层感知器分类准确率达到98.11%),但和Yang等的PNN分类效果(分类准确率最高达到74%)相比,该文给出的PNN结构其分类效果更好.所以作为一种方法上的探讨,PNN仍不失其研究的价值.

关键词：概率神经网络 信用评价模型 模式分类 财务预警 

单位：暨南大学数学系; 广州广东510632