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企业工程项目审计管理系统的设计与实现

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-13页
    1.1 研究背景第10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 研究内容第11-12页
    1.4 本文结构第12-13页
第2章 相关技术介绍第13-19页
    2.1 JAVA 语言第13-14页
    2.2 JSP 技术第14-15页
    2.3 B/S 架构第15-17页
    2.4 人工神经网络第17-18页
    2.5 本章小结第18-19页
第3章 系统需求分析第19-27页
    3.1 系统总体需求分析第19-20页
    3.2 神经网络技术的应用分析第20-21页
        3.2.1 神经网络技术的合理性分析第20-21页
        3.2.2 神经网络技术的优势第21页
    3.3 功能需求分析第21-25页
        3.3.1 项目审计立项功能分析第21-22页
        3.3.2 项目审计实施功能分析第22-24页
        3.3.3 项目审计档案管理功能分析第24页
        3.3.4 项目审计内控评价功能分析第24-25页
    3.4 本章小结第25-27页
第4章 系统设计第27-41页
    4.1 系统架构设计第27-29页
    4.2 神经网络的设计第29-32页
        4.2.1 BP 神经网络模型的设计第29-30页
        4.2.2 BP 神经网络结构的设计第30-31页
        4.2.3 BP 神经网络基本学习算法第31-32页
    4.3 系统各模块的设计第32-36页
        4.3.1 项目审计立项模块的设计第32-33页
        4.3.2 项目审计实施模块的设计第33-34页
        4.3.3 项目审计档案管理模块的设计第34-35页
        4.3.4 基于 BP 神经网络的项目审计内控评价模块的设计第35-36页
    4.4 数据库设计第36-40页
        4.4.1 数据关系设计第36-38页
        4.4.2 数据表设计第38-40页
    4.5 本章小结第40-41页
第5章 系统实现第41-54页
    5.1 系统总体实现第41-42页
    5.2 神经网络技术的实现第42-44页
        5.2.1 BP 网络的实现第42-43页
        5.2.2 竞争网络的实现第43-44页
    5.3 系统各模块的实现第44-53页
        5.3.1 项目审计立项模块的实现第44-45页
        5.3.2 项目审计实施模块的实现第45-48页
        5.3.3 项目审计档案管理模块的实现第48-50页
        5.3.4 基于 BP 神经网络的项目审计内控评价模块的实现第50-53页
    5.4 本章小结第53-54页
第6章 系统测试第54-59页
    6.1 测试原理第54页
    6.2 测试用例第54-58页
        6.2.1 单元测试第54-58页
        6.2.2 压力测试第58页
    6.3 测试结果第58-59页
第7章 总结与展望第59-60页
参考文献第60-62页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第62-63页
致谢第63页

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