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人工神经网络法

　　所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息(如图1) 不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的最后结果，并将结果输出。

　　与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：(1)具有自我组织与学习的能 ；(2)可以描述输人资料中变量间的非线性关系；(3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 由于企业铒项财务指标与信用风险之 往往存在着非线性关系。因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。

模糊分析法

　　传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上，但是在自然科学、社会科学和工程技术等领域，存在着很多模糊或不确定性；人类的认知模式、思考方式、甚至推理逻辑也涉及许多非确定性。因此利用传统的方法无法解决这样的不确定性问题，而模糊数学是将数学的应用范围，从精确扩大到模糊现象的领域，提出了隶属函数理论，确定了某一事物在多人程度上属于所讲的概念，或者不属于所讲的慨念，这样描述模糊性问题比精确数学更为合理。

　　同样，企业信用评级也属于模糊性问题，其信用状态如何，用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断，因此，应用模糊分析法对信用状况做出综合评价比较科学。

　　但是，学术界对于模糊数学的正当性仍然存在怀疑，因为：首先，模糊逻辑缺乏学习能力，应用上受到一定的限制。其次，模糊系统的稳定性很难获得理论上的保证。*二，模糊逻辑不是建立在传统数学的基础上，很难对此逻辑系统的正确性加以验证。

中国AAA级信用企业

中国市场研究中心与中国市场监测中心以市场第三方认证机构的名义，依照国际惯例和法律规定，采用市场监测手段，对企业的讲诚信守合同重质量**企业进行全面的监测、研究和判断;并在媒体发布科学、客观的评价信息，向社会公开推荐和展示获此殊荣的企业，指导采购人员有目的地选购产品或接受服务，有利于官方对企业讲诚信守合同重质量**企业的了解，开展招标采购活动，有利于企业国际形象的提升。

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审定报名单位资格并组织*评审；

宣传推广诚信企业、企业家典型经验；在*电视台、中国人民广播电台、新华网、人民网、央视网、中国经济网、搜狐、网易、凤凰网、新华社、中新社、经济日报、光明日报、中国企业报、科技日报、中国消费者报等**媒体对获奖企业和企业家进行宣传报道；

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