神经网络算法在新农合医疗保险欺诈风险预警中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 新农合保险欺诈的定义 | 第13页 |
| 1.2.2 国外医疗保险研究发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 国内医疗保险研究发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 新农合医疗保险欺诈风险预警的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.5 神经网络算法发展的现状 | 第16-17页 |
| 1.2.6 神经网络算法在风险预警中的应用现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究思路与研究内容 | 第18页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18页 |
| 1.4 论文框架 | 第18-20页 |
| 第2章 神经网络技术功能和应用要素 | 第20-30页 |
| 2.1 神经网络有关概念界定 | 第20页 |
| 2.2 神经网络的基本特征和基本功能 | 第20-21页 |
| 2.3 神经网络技术的基本原理 | 第21-23页 |
| 2.3.1 神经元结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 网络构造 | 第22页 |
| 2.3.3 神经网络的学习方式 | 第22-23页 |
| 2.4 神经网络应用要素分析 | 第23-24页 |
| 2.5 神经网络算法 | 第24-26页 |
| 2.6 改进的神经网络算法 | 第26-30页 |
| 第3章 我国新农合保险欺诈预警技术及方法 | 第30-37页 |
| 3.1 新农合保险欺诈的原因分析 | 第30-31页 |
| 3.1.1 保险的基本原理 | 第30页 |
| 3.1.2 经济制度 | 第30-31页 |
| 3.1.3 群众对医保资金缺乏正确认识 | 第31页 |
| 3.1.4 医保审核存在“盲区” | 第31页 |
| 3.1.5 内部工作人员“有机可趁” | 第31页 |
| 3.2 欺诈识别技术 | 第31-32页 |
| 3.3 新农合保险欺诈的数理统计预警方法 | 第32页 |
| 3.4 新农合欺诈识别指标选择 | 第32-35页 |
| 3.4.1 研究对象说明 | 第32-33页 |
| 3.4.2 欺诈识别指标的初始选择 | 第33-34页 |
| 3.4.3 欺诈识别指标的筛选 | 第34-35页 |
| 3.5 样本选取与模型设计 | 第35-37页 |
| 第4章 基于神经网络算法的预警模型及案例分析 | 第37-49页 |
| 4.1 神经网络保险欺诈预警模型的建立 | 第37-39页 |
| 4.2 新农合案例分析 | 第39-42页 |
| 4.3 神经网络保险欺诈预警模型的检验与预警 | 第42-44页 |
| 4.4 预警结果分析 | 第44页 |
| 4.5 化解我国新农合保险欺诈风险的对策 | 第44-49页 |
| 4.5.1 提高筹资透明度降低筹资风险 | 第45-46页 |
| 4.5.2 提高管理水平降低管理风险 | 第46-47页 |
| 4.5.3 加强社会诚信建设提高公众道德水平 | 第47页 |
| 4.5.4 规范基金运作与监督降低支付风险 | 第47-48页 |
| 4.5.5 保证统筹科学性提高抵御风险能力 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 A BP 网络运用仿真程序清单 | 第55-56页 |
