针对当前财务危机预测中高维数据训练耗时大、预测精度低的问题，提出一种基于自组织映射(SOM)聚类与宽度学习系统的财务危机预测方法。通过SOM对企业初始财务状态进行精细化聚类，提取出不同财务状态的指标特征；基于宽度学习系统的企业财务危机构建预测基分类器，确保对高维财务数据的拟合精度。利用逐步向前方法搭建集成分类器，预测企业财务状态。实例预测结果表明了该方法对财务危机预测具有较好效果，提升了预测准确度。
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