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基于聚类算法的审计风险管理系统设计与实现

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 数据挖掘研究现状第10-12页
        1.2.2 聚类分析研究现状第12页
        1.2.3 审计风险预警系统研究现状第12-13页
    1.3 论文研究内容及组织结构第13-15页
        1.3.1 论文研究内容第13-14页
        1.3.2 论文组织结构第14-15页
第2章 关键技术与理论第15-24页
    2.1 数据挖掘技术第15-17页
        2.1.1 数据挖掘概述第15-16页
        2.1.2 数据挖掘算法分析第16-17页
        2.1.3 数据挖掘流程第17页
    2.2 聚类分析算法第17-21页
        2.2.1 聚类方法概述第18页
        2.2.2 数据相似关系理论第18-20页
        2.2.3 聚类算法介绍第20-21页
    2.3 JRules业务规则管理系统第21-23页
        2.3.1 Jrules系统架构介绍第21-22页
        2.3.2 Jrules系统工作原理分析第22页
        2.3.3 Jrules规则库第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 系统的需求分析和总体设计第24-30页
    3.1 系统需求分析第24-26页
        3.1.1 功能性需求分析第24-25页
        3.1.2 非功能性需求分析第25-26页
    3.2 系统总体设计第26-29页
        3.2.1 系统架构设计第26-27页
        3.2.2 功能模块划分第27-29页
        3.2.3 系统接口方案设计第29页
    3.3 本章小结第29-30页
第4章 基于聚类算法业务规则库的设计第30-43页
    4.1 审计风险业务规则采集第30-34页
        4.1.1 审计风险业务规则采集方法第30-31页
        4.1.2 聚焦网络爬虫算法设计第31-33页
        4.1.3 业务规则采集结果第33-34页
    4.2 审计风险业务规则模型的设计第34-37页
        4.2.1 业务规则模型的开发方法第34-35页
        4.2.2 业务规则模型设计第35-36页
        4.2.3 业务规则模型制定第36-37页
    4.3 审计风险业务规则库的构建第37-41页
        4.3.1 审计风险业务规则语言第37-39页
        4.3.2 审计风险业务规则创建第39-41页
        4.3.3 审计风险业务规则库构建第41页
    4.4 本章小结第41-43页
第5章 基于聚类算法的审计风险自学习预警模型的设计第43-57页
    5.1 审计风险预警机制分析第43-46页
        5.1.1 审计风险预警机制原理第43-44页
        5.1.2 Jrules规则引擎嵌入设计第44-45页
        5.1.3 审计风险预警触发事件设计第45-46页
    5.2 自学习预警系统工作机制研究第46-53页
        5.2.1 自学习工作原理第46-47页
        5.2.2 聚类算法设计第47-50页
        5.2.3 自学习聚类算法验证第50-53页
    5.3 审计风险自学习预警模块设计第53-55页
        5.3.1 审计风险自学习预警模块架构设计第53-55页
        5.3.2 审计风险自学习预警模块流程设计第55页
    5.4 本章小结第55-57页
第6章 基于聚类算法的审计风险管理系统设计与实现第57-71页
    6.1 典型功能模块详细设计与实现第57-66页
        6.1.1 聚类算法管理功能设计与实现第57-59页
        6.1.2 风险预警管理功能设计与实现第59-62页
        6.1.3 审计风险分析功能设计与实现第62-64页
        6.1.4 业务规则及数据管理设计与实现第64-66页
    6.2 系统测试及结果分析第66-70页
        6.2.1 系统的功能性测试及结果分析第66-68页
        6.2.2 系统非功能性测试及结果分析第68-70页
    6.3 本章小结第70-71页
第7章 总结与展望第71-73页
    7.1 总结第71-72页
    7.2 展望第72-73页
参考文献第73-75页
致谢第75页

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