| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究的内容及拟解决的问题 | 第13页 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 | 第13页 |
| 1.3.2 拟解决的问题 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 异常医保消费相关概念及数据挖掘综述 | 第14-26页 |
| 2.1 异常医保消费相关概念 | 第14-17页 |
| 2.1.1 医疗保险的体系和基本流程 | 第14-15页 |
| 2.1.2 异常医保消费的基本概念和主要形式 | 第15-17页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第17-20页 |
| 2.2.1 数据挖掘相关概念 | 第17页 |
| 2.2.2 现代数据挖掘的特点和任务 | 第17-19页 |
| 2.2.3 常用的数据挖掘方法 | 第19-20页 |
| 2.3 神经网络 | 第20-25页 |
| 2.3.1 神经网络相关概念 | 第20-21页 |
| 2.3.2 BP神经网络的基本原理和结构 | 第21-23页 |
| 2.3.3 BP神经网络的特点和应用 | 第23-24页 |
| 2.3.4 BP神经网络用于异常医保消费检测的优势 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 异常医保消费检测模型设计 | 第26-35页 |
| 3.1 异常医保消费的特征项 | 第26页 |
| 3.2 数据预处理 | 第26-30页 |
| 3.2.1 数据准备 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数据衍生 | 第27-28页 |
| 3.2.3 证据权重法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 归一化处理 | 第29-30页 |
| 3.3 模型结构设计 | 第30-31页 |
| 3.4 BP神经网络改进算法及应用 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 异常医保消费检测模型的训练和测试 | 第35-43页 |
| 4.1 异常医保消费检测模型的训练 | 第35-39页 |
| 4.2 异常医保消费检测模型的测试 | 第39-40页 |
| 4.3 结果与分析 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 结论及展望 | 第43-46页 |
| 5.1 结论 | 第43-44页 |
| 5.2 对策建议 | 第44-45页 |
| 5.3 未来展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第51页 |
| 攻读硕士学位期间参与的发明专利与科研项目 | 第51页 |