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基于BP人工神经网络会计确认研究--以网上商店后台会计处理为例
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 选题背景与意义第10-11页
        1.1.1 选题背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 研究现状综述第11-13页
        1.2.1 信息技术对会计影响的相关理论研究第11页
        1.2.2 智能会计信息系统的相关理论研究第11-12页
        1.2.3 人工神经网络技术的相关理论研究第12-13页
        1.2.4 会计确认相关理论研究第13页
    1.3 理论基础第13-14页
        1.3.1 会计核算理论第14页
        1.3.2 会计信息系统理论第14页
        1.3.3 信息技术理论第14页
    1.4 研究内容、方法和创新点第14-16页
        1.4.1 研究内容第14-15页
        1.4.2 研究方法第15页
        1.4.3 本文的创新之处第15-16页
第二章 会计要素确认的发展历程第16-21页
    2.1 手工方式下的会计要素确认第16-17页
        2.1.1 手工方式下经济业务活动数据采集特点第16页
        2.1.2 手工方式下经济业务会计要素分类过程及特点第16-17页
        2.1.3 手工方式下会计要素确认的案例解析第17页
    2.2 ERP系统下的会计要素确认第17-18页
        2.2.1 ERP系统下经济业务活动数据采集特点第17-18页
        2.2.2 ERP系统下业务活动数据的会计要素分类过程及特点第18页
        2.2.3 ERP系统下销售收款会计要素确认自动化的案例解析第18页
    2.3 互联网环境下自动化会计要素确认第18-21页
        2.3.1 网络环境下经济业务活动数据采集的特点第18-19页
        2.3.2 互联网环境下会计要素的确认探讨第19-20页
        2.3.3 互联网环境下会计要素确认的技术发展方向第20-21页
第三章 人工神经网络基本原理第21-30页
    3.1 神经网络的基本原理和结构第21-23页
        3.1.1 神经元及其行为机理第21页
        3.1.2 神经元的信息处理和传递第21-22页
        3.1.3 神经元的数学模型第22-23页
    3.2 人工神经元模型第23-25页
        3.2.1 人工神经网络的结构第24页
        3.2.2 人工神经网络的基本特征第24页
        3.2.3 神经网络的训练和学习第24-25页
        3.2.4 神经网络的学习规则第25页
    3.3 BP人工神经网络第25-30页
        3.3.1 BP人工神经网络结构第25-26页
        3.3.2 BP算法的训练第26-27页
        3.3.3 BP算法计算步骤第27-28页
        3.3.4 BP神经网络分类的工作过程第28-30页
第四章 基于BP网络模型的会计确认机制分析与设计第30-40页
    4.1 基于BP人工神经网络自动化会计确认流程分析第30-31页
        4.1.1 基于BP人工神经网络自动化会计确认流程图第30-31页
        4.1.2 基于BP人工神经网络会计确认的流程特点第31页
    4.2 基于BP人工神经网络自动化会计确认输入、输出向量分析第31-39页
        4.2.1 现状调查第31-32页
        4.2.2 采购、销售业务环节输入项分析第32-34页
        4.2.3 其他业务环节输入向量分析第34-38页
        4.2.4 网络模型的输出向量分析第38-39页
    4.3 输出输入设计第39-40页
第五章 基于BP网络模型的自动化会计确认案例测试第40-45页
    5.1 案例资料说明第40页
    5.2 BP神经网络结构设计第40-41页
    5.3 BP网络学习第41-42页
    5.4 测试过程和成果展示第42-44页
    5.5 测试结果说明第44-45页
第六章 结论与展望第45-47页
    6.1 研究结论第45页
    6.2 研究的局限性及后续研究的建议第45-47页
参考文献第47-49页
致谢第49-50页
作者简介第50-51页
导师评阅表第51页

 
 
论文编号BS2841195,这篇论文共51
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