数据挖掘是现代计算机技术和统计学、机器学习等多领域交叉融合的产物，它涉及了从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。本文的核心内容是关于如何将数据挖掘技术应用于财务风险分析，特别是针对财务管理风险的分析。
财务风险管理是企业管理的重要组成部分，财务风险分析可以帮助企业管理者了解和预测企业财务的潜在风险，从而制定出应对策略，降低损失。随着计算机技术的发展，传统的风险分析方法正逐步被数据挖掘技术所取代，因为数据挖掘能够在无需人工检索的情况下，通过算法自动从大量历史数据中提取出有用信息。
文章提到的创新点是将神经网络的优化算法应用到风险系统数据中，特别是针对噪声数据的处理，从而进行有效的基于风险系统的财务风险分析。神经网络是一种通过大量数据训练后，能够识别数据模式并做出预测或分类的算法。文章中的实验分析表明，优化的财务风险分析算法模型在存在噪声的风险系统数据中能够起到优化效果，从而能够更准确地预测和评估财务风险。
为了更好地理解神经网络在数据挖掘财务风险分析中的应用，文章中详细描述了单隐层前馈神经网络的结构和算法流程。在神经网络中，输入数据通常是一组包含n个变量的数据集合，它们代表了被分析的财务数据。神经网络通过权值向量对这些输入数据进行加权，并通过激活函数进行归一化处理，最终得到输出值。激活函数在这里起到了至关重要的作用，它能够将输入数据转换为神经元的输出，通常会使用如Sigmoid函数等非线性函数。
文章的作者陈长萍在实验中使用了单隐藏神经网络，通过实验得出该算法在处理非结构化数据时比其他常见的数据挖掘分类算法（如BPNN、SVM、决策树等）具有时间复杂度的优势。神经网络在分类精度相同的情况下，能够以更快的速度处理数据，这对于大数据环境下的财务风险分析尤其重要。
除此之外，文章还探讨了在存在异常值的非结构化微阵列数据中，如何改进神经网络的分类性能。提出了双加权支持向量机的概念，将样本非结构化数据复制两份，以此来提高分类的准确性。这种方法能够提高神经网络在处理存在噪声的非结构化数据集时的性能，从而更好地应用于财务风险的识别和分析中。
文章还提供了改进数据挖掘方法的神经网络算法的详细步骤，包括输入数据的赋予随机值、选择激活函数、计算、优化值以及目标值的确定。这些步骤共同构成了神经网络训练的基础，通过训练过程的不断迭代，最终能够得到一个有效的数据模型，用来预测财务风险。
文章通过引用中图分类号、文献标识码以及文章编号，进一步规范了文档内容的标准化。中图分类号F275指出了文档的分类领域为财务管理，文献标识码A和文章编号则为文献检索和引用提供了便利。
从整体上看，该文章深入探讨了数据挖掘技术在财务管理风险分析领域的应用，着重强调了神经网络算法在处理财务风险中的重要性及其优势，并且提出了一种新的数据挖掘方法来提高财务风险分析的准确度。通过使用神经网络处理大量财务数据，企业能够更好地识别潜在风险，提前采取措施，保障企业的财务安全与稳定。
