摘要：神经网络技术是对于人脑思维方式的一种模拟,其通过神经元、连接弧等要素构成了神经网络的总体结构。在神经网络的运算过程中,由不同的神经元按照特定的规则进行输入信号处理。经过若干层的神经元数据传递,达到对于函数以任何一种精度的逼近。将神经网络运用在企业财务预警分析中,能够实现通过对于企业财务相关各种数据的处理,实现分析企业财务状况的目的。径向基神经网络是近些年来发展起来的神经网络的一种结构模式。其通过对于网络结构的分阶段训练,提高了网络的训练效率。主成份分析法是一种对于数据的分析处理,通过主成份分析,保留数据中的大部分方差,以最大化体现数据的差异性。为了达到对于不同企业财务状况进行有效预警的目的,本文设计了径向基神经网络与主成份分析法相结合的网络结构,将该网络结构应用在企业财务预警中。利用主成份分析法对于所收集到的财务数据进行预处理,保留数据处理结果中的主要方差项,忽略掉次要因素。将主成份分析结果作为径向基神经网络的输入项,降低了神经网络输入项数量,提高了网络处理效率。经过实验验证表明,本文所设计的预警模型较之单纯的应用径向基神经网络具有更高的运行效率和更高的预测精度。文章全面分析了企业财务预警对于信息管理系统的需求,将本文所设计的预警模型作为信息系统的核心算法,设计开发了企业财务预警信息管理系统。通过信息系统的应用,提高财务预警的自动化程度。本文的研究,为企业财务预警提供了高效率的计算模型和信息管理系统,为财务管理工作提供了技术支持。