1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....有可能人心涣散，企业高层管理人员及专业技术骨干管理骨干 出走，另谋高就由此导致企业内部管理混乱而使生产经营活动出现较大幅度的波动及经济效 益下滑与企业正常合作的客户或原燃材料供应厂家可能会因企业出现财务危机而中断其合 作关系，从法，得出上述四方面的权重系数。其中为第类人员的 加权系数。上述四个方面构成整个评价体系的表层。在深层，每方面的能力评价都采用人工神经网络 来评价。这时可构造个小的人工神经网络，其结构模型如下图所示 图基于财务风险信息的企业经营绩效综合评价模型结构图 该神经网络评价模型可分别对企业的获利能力周转能力偿债能力和成长能力进行评价。 网络输入为全面描述企业经营绩效的评价指标，即如图所示的财务指标。对其中的定性 指标，采用语言变量和模糊数字的方法定量化，然后和定量指标起进行处理。网络输出则 为,区间内的个数值，以代表各种能力的大小，称为能力系数......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....网络收敛速度均为最快，而周转能力和成长能力评价网络当隐含层单元数为时，两者收敛速度最快。因此可得到前面两者的结构为 网络由输入层隐含层和输出层三层组成，其中输入层单位数为，隐含层单元数为，输出 层单元数为。而后两者的结构均为网络由输入层隐含层和输出层三层组成，其中输入层 单元数为，隐含层单元数为，输入层单元数为。 神经网络模型初始权重设置为 算法中，节点间的传递函数为，如下图所示。 图节点间的传递函数图 该函数分为线形区和饱和区，当神经元工作于饱和区时，函数变化缓慢，需经过较长的段 时间才能跳出该区域，而工作于线形区时，由于函数的变化较快，使得神经元的自我调节容 易，因而收敛速度较快。如果初始权重选择的区域过大，神经元落入饱和区的概率也就越大， 其收敛速度也就会很慢，但如果区域选得过小，同样会降低神经元的活性，影响网络的收敛 速度。为验证上述理论，作者选择了......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....有效的财务风险管理可以 通过降低投资风险分散经营风险，提高投资者信心，降低风险损失及企业财务危机成本等 途径来提高股东的价值。这从股东价值与企业未来预期净现金流的现值两者之间的关系可以 体现出来 降低企业财务危机成本 企业无论是因为市场风险自然灾害风险还是经营决策风险等原因，陷入财务困境或出现财 务危机时，如果不能采取有效措施及时扭转这种不利状况，就有可能因财务现金支付困难而 无法清偿到期债务，从而导致破产或被其它收购方兼并重组，这将会给企业带来高昂的损失代价，进而引起企业资产大幅缩水，股东价值下降。般而言，企业财务危机所带来的损失 及成本可以分为两部分第部分为直接损失或直接成本，即企业因财务风险而产生的资产直 接帐面损失以及进入破产清算程序或被兼并收购时，在法律会计等中介机构专业服务方面 所发生的费用支出第二部分为许多不可预见并难以从财务帐面反映的间接损失或间接成本......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....主要 是对该多元线性回归评估模型中各财务比率的相应回归系数进行适当修 正，然后将不同企业财务报表中的具体财务比率值代入并进行计算，便可以求出不同企业的财务风险判断评估值。按照对多元线性回归评估模型中风险值 所作的风险程度分类，便可以对所研究企业的财务风险状况作出评估和判断。 如，则表示该企业生产经营及财务状况良好，无财务风险 如，则表示该企业生产经营及财务状况般，仅处于行业平均水平，具有定的财务风 险 如，则表示该企业生产经营及财务状况较差，存在较大财务风险 如值远远小于，则表示该企业生产经营及财务状况已处于恶化状态，甚至面临财务危 机或接近破产的严重程度。 总结 针对企业财务风险管理的目的与任务，论述了财务风险管理的有关功能及作用，围绕企业财 务风险管理的主要环节，如财务风险的识别测量评估控制处理的有关理论及方法深 入进行了研究。基于我国国有企业风险管理的实际......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....等个区间，产生随机权 重，通过分析输出的系列累积误差变化，得出前两者当随机权值产生区间在， 之间时，两模型的收敛速度均为最快而后两者只有当随机权值产生区间在，之间 时，两模型收敛才均为最快。 网络学习次数与精度的关系 般来讲，网络学习次数越多，其输出结果的精度越高，但学习次数多其网络训练时间也越 长，另外，如果学习样本选择不当，网络精度越高，意味着其记录的信息越多，也会对 网络的应用效果产生不利影响。为此，通过网络训练比较，前两者模型中，网络训练次数定 为万次，而后两者网络训练次数则定为万次为宜。 通过上述步骤得出的能力系数由输出层，输出，分别为则最终得到企业经营绩效的综合评价结果为 根据如上所述的神经网络对企业实际经营绩效的综合评价结果与企业的经营目标进行比较， 可对企业财务风险状况作出评估和判断。 企业财务综合指标回归模型评估 因为企业财务指标是企业生产经营活动效果的最终反映。所以......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....同时也反映企业财务风险的大小。按此思路，利用经改进后的 多元线性回归判断模型将企业多项财务指标中，选出若干项最能代表企业财务状况 的关键指标，如营运资金与总资产的比值累积盈余与总资产的比值息税后收益与总资产 的比值所有者权益的市场价值与总负债的比值销售收入与总资产的比值等，并根据其指 标重要程度赋予不同的权重，结合不同企业的具体财务数据进行数学处理和回归分析，即可 以得出如下形式的企业财务风险评估数学模型 式中经回归分析得出的企业财务风险程度判断值 该指标主要是考察企业资金流动性问题。 ，该指标主要是考察企业的积累能力。 ，该指标主要是考察企业盈利能力 ，该指标主要是考察所有者权益的波动变化程度及社总资产会公众对企业的认识和评价。 ，该指标主要是考察企业的规模市场占有率，以及企业资产创造销售收入的能力......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....而企业通过采取积极主动而有效的风险管理，并通过对风险的预先防范 转移及分散，则有助于鼓励企业进行可控制风险范围之内的经营行为及风险投资，从而可以 促进企业及整个社会投资活动及消费活动的高效运行。 此外，实施有效的企业财务风险管理可以提高企业自身的核心竞争力和抵御风险的能力，从 而可以降低企业遇到风险时出现剧烈波动和冲击实施有效的企业财务风险管理可以通过风 险承担和风险的资源配置，实现资源的最优分配并提高整个社会经济系统的运行效率。 提高股东价值 目前，我国国有企业中国有独资及国有控股企业仍占有较大数量，最大的股东是国家，其 它股东所占股权比例较小，即使是在已经发行股票上市的企业中，国有股仍占有较大比重。 从企业的本质及企业的最终目标来看，是实现股东价值的最大化。即在国有独资企业或以国 有股为主要股东的国有企业中，其切经营活动均是围绕增加国家作为大股东和其它股权持 有者的企业价值来进行的......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....辩识各种财务风险因素中的主要风险，并作为风险管理的重点 提出了基于企业资产负债状况企业资产负债市场价值以及企业最优负债结构为比较依据 的财务风险测量原理及方法提出了基于企业经营绩效状况为判断标准的风险评估方法及财 务风险人工神经网络评估模型提出了以企业筹资投资资金运作等企业生产经营活动为风 险控制过程以企业六大会计要素为控制元素，以企业经营目标和实际经营财务成果的偏离 程度作为比较判断风险状况，从而进行财务风险的反馈和控制的企业财务风险控制系统模型。 在企业具体财务风险的处理策略以及方法选择方面，对风险转移风险回避风险保留风 险内部防范等方法的适用原则和范围等进行了分析论述。 参考文献 企业财务风险评价体系研究 摘要企业风险管理的核心是对财务风险的管理，财务风险管理的重点则是对可能出现的主 要财务风险和财务危机进行超前的控制和管理......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....表明该能力越小。具体方法如下 确定各个网络的算法。在此都采用算法，主要基于以下考虑 企业财务风险评价问题需要较高的准确度 神经网络相对较短的训练时间收敛速度快有利于该模型的实际应用。 神经网络模型的结构如下 在图中，获利能力和偿债能力，分别都为个评价指标，而周转能力和成长能力分别都 采用个评价指标。因此，获利能力和偿债能力的评价网络都采用个单元的输入层，而周 转能力和成长能力的评价网络则采用个单元的输入层，四个网络的输出层都为个单元。 下面还需要确定的是网络模型隐含层的层数及隐含层的单元数。 神经网络理论已经证明，如果隐含层单元数可自由设置，那么用三层状特性的节点，可 以任何精度逼近任何连续函数。因此，都选用三层网络，即隐含层为层，这既不影响网络 的精度，也可提高网络的速度。至于隐含层单元数，神经网络理论尚没有个满意的答案。 为此，作者通过多组数据用于训练神经网络......”。