基于BP神经网络的作业成本法的应用研究和实践
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·论文研究的内容、方法及思路 | 第10-12页 |
| ·论文章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 作业成本法和BP 神经网络理论 | 第14-27页 |
| ·作业成本法 | 第14-20页 |
| ·作业成本法的概念 | 第14页 |
| ·作业成本法的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·作业成本法与传统成本管理的区别 | 第16-17页 |
| ·理论依据的不同 | 第16页 |
| ·实践依据的不同 | 第16-17页 |
| ·作业成本法有关的概念及一般核算程序 | 第17-20页 |
| ·作业成本法有关的概念 | 第17-19页 |
| ·作业成本法的一般核算程序 | 第19-20页 |
| ·BP 神经网络 | 第20-26页 |
| ·误差反向传播(BP)算法的概念 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-22页 |
| ·神经网络的特点 | 第22页 |
| ·BP 神经网络的结构和其算法的一般计算步骤 | 第22-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 案例应用与分析 | 第27-53页 |
| ·A 公司成本费用及作业分析 | 第27-33页 |
| ·A 公司成本费用汇总 | 第27-28页 |
| ·A 公司作业中心分析 | 第28-33页 |
| ·增值或必要类作业中心 | 第28-33页 |
| ·过渡作业性作业成本 | 第33页 |
| ·单成本动因下分配率的确立 | 第33-42页 |
| ·多成本动因下分配率的选择 | 第42-52页 |
| ·采用统计分析法简化成本动因 | 第42-46页 |
| ·采用BP 神经网络模型简化成本动因 | 第46-52页 |
| ·网络结构的确定 | 第46-47页 |
| ·隐含层神经元数的确定 | 第47页 |
| ·网络学习参数的选取 | 第47-48页 |
| ·样本数据的处理 | 第48页 |
| ·BP 网络程序设计的MATLAB 实现 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 A 公司作业成本法应用结果和对策建议 | 第53-65页 |
| ·作业成本应用结果 | 第53-61页 |
| ·从资源到各作业中心 | 第53-55页 |
| ·过渡性作业的再分配 | 第55-60页 |
| ·从作业中心到产品的分配 | 第60-61页 |
| ·对比及对策建议 | 第61-64页 |
| ·与传统成本核算方法的对比 | 第61-63页 |
| ·对策建议 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结和展望 | 第65-68页 |
| ·BP 神经网络和作业成本法结合应用的一般经验 | 第65-66页 |
| ·BP 神经网络和作业成本法结合应用的意义 | 第66-67页 |
| ·后续研究需要解决的问题 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71页 |
