根据提供的文件信息，可以看出这篇文章主要研究的是通过自组织数据挖掘技术来预测上市公司的财务危机。文章中涉及的关键技术包括自组织数据挖掘（Self-Organized Data Mining, SODM），模糊规则归纳（Fuzzy Rule Induction, FRI），以及广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）。
自组织数据挖掘（SODM）是一种无监督的机器学习方法，它能从数据中自主发现信息和模式，无需事先定义分类或规则。SODM技术被广泛应用于各类数据集的模式识别、聚类分析和异常检测等领域。在财务危机预测方面，SODM可以帮助分析和识别出导致公司财务状况恶化的关键因素，从而提前给出预警。
模糊规则归纳（FRI）是模糊逻辑与数据挖掘相结合的产物。它能从不确定或不精确的数据中自动抽取模糊规则，这些规则描述了数据中的模糊关系和模式。在上市公司财务数据中，很多信息往往存在不确定性和模糊性，例如“盈利能力强”或“资产负债率高”等评价都是模糊的。FRI能够从这类数据中归纳出有助于预测财务状况的模糊规则。
此外，广义回归神经网络（GRNN）是一种基于神经网络的预测模型，它对于处理非线性问题和高维数据特别有效。在财务危机预测中，GRNN模型能够学习财务数据的内在结构，预测公司未来可能出现的财务危机。由于GRNN具有良好的自适应和泛化能力，它被广泛应用于包括金融风险评估在内的多个领域。
文章的摘要中提到的模型结合了模糊规则归纳和广义回归神经网络，使用GMDH（Group Method of Data Handling）方法来自动提取上市公司的财务数据中的模糊规则。GMDH是一种特殊的神经网络算法，它通过多层数据处理的方式来逼近输入和输出之间的非线性映射关系。由于其高效的模型构建能力，GMDH适用于发现复杂数据集中的内在结构和关系。
文章中还提到了其他一些数据挖掘技术，例如CHAID、PCA、SVM和ANN等，这些都是数据挖掘领域常用的技术。例如，决策树中的CHAID（Chi-Square Automatic Interaction Detection）技术适用于处理分类数据；PCA（主成分分析）是一种降维技术，常用于数据预处理阶段，以提高后续分析的效率和效果；SVM（支持向量机）是一种强大的分类技术，特别适用于小样本数据的学习；而ANN（人工神经网络）是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，适合处理复杂的模式识别和预测问题。
通过上述技术的综合应用，文章提出的模型能够更准确地预测上市公司的财务危机，为企业风险管理和投资决策提供了重要的参考价值。同时，这些技术和方法对于数据挖掘研究者和实践者来说，具有很好的指导意义和应用前景。
