Resumen

Como modelo computacional similar al cerebro humano que puede reflejar la función cognitiva del cerebro, el problema del análisis dinámico de las redes neuronales de memoria asociativa ha atraído la atención de los estudiosos. Este artículo combina las redes neuronales de memoria asociativa con los riesgos de gestión financiera de las empresas, estudia los problemas de control de la sincronización y de análisis de la estabilidad de las redes neuronales amnésicas unidireccionales de cerebro humano similares a las de memoria asociativa con perturbaciones y desfases temporales mixtos, propone un modelo de red neuronal amnésica estocástica bidireccional similar a la de memoria asociativa con desfases temporales mixtos, diseña una estrategia de control de muestreo en tiempo discreto basada en el modelo y estudia varios tipos de riesgos financieros recientes. A partir de la investigación sobre la alerta temprana, basada en el método de la red neuronal de memoria asociativa, proponemos reconstruir las categorías de riesgo, incluyendo la mejora del sistema de gestión de riesgos de la empresa, el aumento de la conciencia de la gestión de los riesgos financieros de arriba a abajo, y el fortalecimiento de la competitividad básica de la propia empresa y las medidas de control de los riesgos de financiación, inversión, operación y flujo de caja.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:memoria asociativa, red neuronal amnésica, desfase temporal, tiempo mixto, estrategia de control de muestreo, como modelo computacional, atención de los estudiosos, riesgo financiero reciente, métodos de redes neuronales, gestión del riesgo financiero
• Keywords:associative memory, amnestic neural network, time lag, mixed time, sampling control strategy, like computational model, attention of scholars, recent financial risk, neural network methods, financial risk management