改进型BP神经网络方法在会计舞弊识别中的应用研究
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究综述 | 第8-12页 |
| ·会计舞弊动因研究综述 | 第8-9页 |
| ·会计舞弊识别研究综述 | 第9-12页 |
| ·论文研究的主要思路 | 第12-13页 |
| 第二章 会计舞弊概述 | 第13-17页 |
| ·会计舞弊的相关概念 | 第13页 |
| ·会计舞弊的界定 | 第13-14页 |
| ·会计舞弊含义辨析 | 第14页 |
| ·会计舞弊形成因素分析 | 第14-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第三章 会计舞弊识别指标体系的构建 | 第17-22页 |
| ·会计舞弊的财务影响分析 | 第17-19页 |
| ·资产负债表分析 | 第17页 |
| ·利润表分析 | 第17-18页 |
| ·报表间勾稽关系分析 | 第18-19页 |
| ·会计舞弊识别指标体系的建立 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第四章 会计舞弊识别模型的构建 | 第22-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第22-25页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络学习过程 | 第23-24页 |
| ·BP 神经网络的特点 | 第24页 |
| ·BP 神经网络的局限性 | 第24-25页 |
| ·基于遗传算法的BP 神经网络改进 | 第25-30页 |
| ·遗传算法概述 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的设计与实现 | 第26-28页 |
| ·遗传算法与BP 神经网络结合 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第五章 会计舞弊识别模型的应用 | 第31-40页 |
| ·样本选择及数据来源 | 第31-32页 |
| ·应用主成分分析法对输入指标进行约简 | 第32-34页 |
| ·主成分分析法概述 | 第32-33页 |
| ·约简后的指标 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络模型的应用 | 第34-36页 |
| ·遗传算法改进后BP 神经网络模型应用效果 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第六章 结论 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 附录 | 第45-59页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第59页 |
