神经网络论文参考文献

神经网络论文参考文献

网络会计论文参考文献

现如今，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。你知道论文怎样才能写的好吗？以下是我精心整理的网络会计论文参考文献，仅供参考，欢迎大家阅读。

[1]邢赢文.基于BP神经网络的电子元件行业上市公司财务风险预警研究[D].辽宁师范大学,2015.

[2]吕岳林.基于时间阈值的SF公司快递超网络优化研究[D].燕山大学,2015.

[3]林楠.O2O背景下传统零售业的盈利模式创新研究[D].中国海洋大学,2015.

[4]崔欢欢.公众网络诉求与政府会计信息质量相关性的实证研究[D].山东财经大学,2016.

[5]吴小满.ST跨境电商企业物流运输成本控制研究[D].湘潭大学,2014.

[6]周姣岚.服务型制造业网络的成本控制及优化[D].广西科技大学,2015.

[7]赵广坤.可优宝贝网络商城融资方案研究[D].河北工业大学,2015.

[8]赵圆.电商网络融资模式优化及风险管控研究[D].北方工业大学,2016.

[9]宋杨.远程教育环境下多模式财务管理系统研究与应用[D].北京理工大学,2015.

[10]钟文韬.肉类加工企业销售物流成本问题研究[D].吉林大学,2016.

[11]张婉婷.我国P2P网络借贷平台内部风险控制机制研究[D].吉林大学,2016.

[12]范超群.芜湖市电子商务企业融资模式研究[D].安徽大学,2016.

[13]汪灏.中国P2P网络借贷平台财务风险研究[D].安徽大学,2016.

[14]蔡翠.B2C网上超市成本管理研究[D].江苏大学,2016.

[15]章锦华.J电子商务企业成本控制研究[D].江苏大学,2016.

[16]张妍.服装网络定制个性化服务成本及定价模型研究[D].上海工程技术大学,2016.

[17]李佳琦.电子商务下B2C企业会计收入确认时点研究[D].吉林财经大学,2016.

[18]杨洁.第三方互联网交易平台服务费定价机制研究[D].重庆理工大学,2016.

[19]黄义成.CQ公司XBRL网络财务报告应用问题研究[D].西安石油大学,2016.

[20]罗浩.O2O商业模式下的交易成本问题研究[D].兰州财经大学,2016.

[21]张婷.“互联网+”神州租车的盈利模式及财务效果研究[D].兰州财经大学,2016.

[22]陈沈升.网络交易C2C模式的税收征管问题研究[D].黑龙江大学,2016.

[23]钟明君.高维因果网与高校资产管理的模糊推理研究[D].华南理工大学,2016.

[24]文勇堂.基于贝叶斯网络方法的通信设备企业财务风险预警研究[D].辽宁大学,2016.

[25]徐文静.电商环境下协同配送模式的协同效率及成本节约值分配研究[D].西南交通大学,2016.

[26]陈维煌.基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究[D].湖南农业大学,2015.

[27]苏伟.市场竞争环境下供电企业购售电风险分析及应对研究[D].华北电力大学,2016.

[28]张文梦.C2C模式电子商务的税收征管问题与对策研究[D].首都经济贸易大学,2016.

[29]纪彩峰.B2C电商零售企业成本控制研究[D].首都经济贸易大学,2016.

[30]胡芳.基于B2C模式下D电子商务企业内部控制研究[D].北京林业大学,2016.

[31]熊亚楠.电子商务平台企业价值创造驱动因素与传导机理研究[D].广西大学,2016.

[32]何珊.基于RBF神经网络的高端装备制造业财务风险预警研究[D].湖南大学,2016.

[33]江楠.考呀呀线上会计培训的品牌营销策略研究[D].江西师范大学,2016.

[34]杨芬.互联网金融对商业银行盈利能力及风险影响的实证研究[D].湖南大学,2016.

[35]沈威.互联网金融对商业银行盈利能力的影响研究[D].湖南大学,2015.

[36]黄诚.苏宁云商营运资金管理的OPM策略分析[D].安徽工业大学,2016.

[37]戴宙松.P2P网络借贷相关会计核算问题研究[D].长安大学,2015.

[38]贺书品.B2C电子商务经营模式下的.W公司财务分析与评价[D].长沙理工大学,2015.

[39]饶萌.网络环境下差异化会计信息披露系统构建研究[D].长沙理工大学,2015.

[40]李芳.煤炭资源开发项目融资决策研究[D].中国矿业大学,2016.

[41]郝震.B2C电子商务企业盈利模式分析[D].河北经贸大学,2015.

[42]彭菁菁.Black-Scholes与DCF模型在B2B商务企业价值评估中的互补应用[D].云南大学,2015.

[43]张腾.电子商务环境下的财务风险控制[D].云南大学,2015.

[44]张美琳.电子商务平台上的个体商铺价值评估[D].云南大学,2015.

[45]高喆.基于BP神经网络模型的制造业上市公司财务预警研究[D].北京交通大学,2015.

[46]康爱冰.中国第三方网络支付对商业银行盈利影响研究[D].北京交通大学,2015.

[47]贺璐.基于XBRL网络财务报告持续审计研究[D].山西财经大学,2015.

[48]李祖福.我国生物医药上市企业盈利能力评价研究[D].华南理工大学,2015.

[49]樊华.基于BP神经网络的矿业上市公司财务风险预警研究[D].中国地质大学,2015.

[50]安校良.基于灰色神经网络的制造业上市公司财务危机预警研究[D].兰州大学,2015.

[51]顾永明.电子商务零售企业价值评估[D].昆明理工大学,2015.

[52]邬蕊竹.基于复杂网络的云会计AIS可信需求演化传播影响[D].重庆理工大学,2015.

[53]陈诚.基于复杂网络的云会计AIS产品可信性结构及其演化研究[D].重庆理工大学,2015.

[54]王涛.通信工程项目施工的成本管理[D].西安建筑科技大学,2015.

[55]冯康进.电网企业集团财务报表自动生成及数据挖掘应用研究[D].华北电力大学,2015.

[56]李玉.跨境电子商务创业企业绩效影响因素实证分析[D].江西师范大学,2015.

[57]李博泉.人民币升值背景下上市外贸企业财务风险预警体系研究[D].江苏科技大学,2015.

[58]邵欣欣.顾客视角的网络品牌资产影响因素研究[D].西安工程大学,2015.

[59]赵伟.基于BP神经网络的电力企业上市公司财务风险管理研究[D].华北电力大学,2015.

[60]李砚砚.基于无标度网络的制造网格资源配置研究[D].南京邮电大学,2015.

[61]彭一俫.中国B2C电子商务企业的交易成本研究[D].华北电力大学,2015.

[62]黄勇军.知识管理理论视野下网络课程设计探索[D].湖南师范大学,2015.

[63]邹松庆.基于作业成本法的烟草物流企业的成本控制[D].陕西科技大学,2014.

[64]王骏海.电动汽车充换电网络规划的技术经济评价研究[D].华北电力大学,2014.

[65]郝青.遗传算法优化BP神经网络的制造业上市公司财务预警研究[D].河北大学,2014.

[66]刘魏星.网络时代我国电子商务企业财务模式研究[D].陕西科技大学,2014.

[67]孙卓琳.网络零售企业财务风险控制研究[D].财政部财政科学研究所,2014.

[68]刘振坤.云会计环境下基于社会网络的会计信息失真影响研究[D].重庆理工大学,2014.

[69]曹彤.山东省制造业上市公司财务风险预警研究[D].西北农林科技大学,2014.

[70]王威.基于F2C的物流配送网络成本优化理论与方法研究[D].中南大学,2014.

[71]黄良润.县域小微企业的融资方案设计[D].安徽财经大学,2014.

[72]蒋蔚.基于供应链的电子商务企业成本控制研究[D].西南石油大学,2014.

[73]王培培.基于商业银行复杂资金网络富节点同配性及弱连接强度机制研究[D].中国海洋大学,2014.

[74]陈锡江.企业社会责任成本研究[D].西南财经大学,2010.

[75]邵露.网络环境下的会计凭证研究[D].石河子大学,2014.

[76]马雪萍.基于网络DEA的河北省煤炭企业绩效评价研究[D].河北工程大学,2014.

[77]陈丹萍.B2C电子商务企业物流成本控制探析[D].江西财经大学,2014.

[78]冯元勇.电子商务环境下家电行业资产结构与经营绩效关系研究[D].广东工业大学,2014.

[79]孟爽.高技术服务创新网络发展视角下的中国南车税收负担研究[D].湖南大学,2014.

[80]程姗姗.复杂贸易网络对外贸交易成本的影响[D].湖南大学,2014.

[81]何婷.基于XBRL的网络财务报告应用研究[D].新疆财经大学,2014.

[82]刘聪.会计网络培训需求研究[D].浙江财经大学,2015.

[83]刘艳红.运营能力对O2O初创企业融资的影响分析[D].华南理工大学,2015.

[84]杨燕.网络会计信息系统构建相关问题的研究[D].中国海洋大学,2012.

[85]邢婧.基于XBRL的网络财务报告应用问题研究[D].山西财经大学,2014.

[86]王培培.网络会计信息系统安全对策研究[D].山西财经大学,2014.

[87]卢建勋.基于XBRL网络财务报告的持续审计研究[D].山东财经大学,2013.

[88]张泽南.基于XBRL网络财务报告及其在我国应用研究[D].兰州大学,2013.

[89]郑保生.基于XBRL的网络财务报告的应用效果评价研究[D].河南理工大学,2013.

[90]马菁.XBRL网络财务报告的应用研究[D].西南财经大学,2013.

[91]陈秀伟.基于XBRL的网络财务报告模式研究[D].安徽财经大学,2012.

[92]李梦.基于XBRL的网络财务报告在我国的应用研究[D].沈阳大学,2012.

[93]焦珊珊.基于网络环境下的会计信息披露研究[D].长安大学,2013.

[94]陈治奎.企业逆向物流网络成本优化与决策研究[D].山东理工大学,2012.

[95]秦晓静.“银行-企业”资金融通网络演化机理分析[D].太原科技大学,2012.

[96]陈敏.基于偏最小二乘BP神经网络的财务预警研究[D].黑龙江八一农垦大学,2012.

[97]刘凯.网络财务报告决定因素研究[D].兰州商学院,2012.

[98]张书娟.网络财务信息披露对公司财务绩效作用研究[D].首都经济贸易大学,2012.

[99]付冉冉.我国XBRL网络财务报告应用研究[D].山东财经大学,2012.

[100]彭翎.基于生产实践和神经网络相结合的醋纤企业制造成本分析[D].云南大学,2012.

[101]郑园.基于价值网络的经济型酒店战略成本管理研究[D].武汉理工大学,2012.

[102]钟灵芝.基于神经网络模型的我国外贸上市企业财务预警的研究[D].天津大学,2012.

[103]毛建.川投化工网络费用报销系统的设计与实现[D].电子科技大学,2013.

[104]薛婷.网络财务报告的决策导向特征及其实现路径研究[D].西安石油大学,2012.

[105]姜博.网络环境下会计信息系统内部控制架构研究[D].东北财经大学,2012.

[106]邵丽.基于新通道的中国进口原油运输网络优化研究[D].大连海事大学,2012.

[107]余姝纬.XBRL网络财务报告模式应用评价研究[D].陕西科技大学,2012.

[108]王丹丹.基于BP神经网络中国医药行业上市公司财务危机预警研究[D].安徽大学,2012.

[109]孙祖妮.基于成本动因BP神经网络的铁路物流货运成本预测[D].北京交通大学,2012.

[1]徐静.我国企业社会责任会计信息披露探析[J].企业导报.2012(15):22-25.

[2]张明霞.李云鹏.企业社会责任会计信息披露问题研究[J].经济研究导刊.2011(20):40-43.

[3]路秀平.任会来.我国社会责任会计信息披露模式现实选择[J].会计之友(上旬刊).2012(12):89-92.

[4]马海波.英美社会责任会计信息披露特色比较研究[J].财会学习.2012(10):18-22.

[5]陈长宏.陈环.张科.论食品质量与食品安全性[J].现代农业科技.2013(12):112-114.

[6]黎勇平.企业社会责任会计信息披露与企业市场价值的相关性研究[J].南华大学2012:33-34.

[7]刘勇.我国企业社会责任会计信息披露研究[D].西北大学,2013.

[8]周新颖.我国煤炭行业上市公司社会责任会计信息披露研究[D].南华大学,2011.

[9]刘尚林.公梅.企业社会责任会计信息披露模式的选择[J].财会月刊.2009(36):68-71.

[10]金曼.我国社会责任会计核算体系的研究[D].上海海事大学,2013.

近年来，随着量子化学计算和分子动力学模拟等实验的展开产生了巨大的数据量，大多数经典的机器学习技术都无法有效利用目前的数据。而原子系统的对称性表明，能够应用于网络图中的神经网络也能够应用于分子模型。所以，找到一个更加强大的模型来解决目前的化学任务可以等价于找到一个适用于网络图的模型。 本文的目标是证明：能够应用于化学预测任务的模型可以直接从分子图中学习到分子的特征，并且不受到图同构的影响。本文提出的MPNN是一种用于图上监督学习的框架，能够概括之前一些文献提出的一些方法，并且能够按照这个框架提出一些新的架构。本文提出的新的MPNN变种基于实际的应用场景：预测有机小分子的量子力学性质。并且，作者希望以后提出的新的MPNN变种能够从实际的应用出发，从实际应用中获得启发。 本文以QM9作为benchmark数据集，这个数据集由130k个分子组成，每个分子有13个性质，这些性质是通过一种计算昂贵的量子力学模拟方法（DFT）近似生成的，相当于13个回归任务。这些任务似乎代表了许多重要的化学预测问题，并且目前对许多现有方法来说是困难的。 本文提出的模型的性能度量采用两种形式： ①DFT近似的平均估计误差； ②化学界已经确立的目标误差，称为“化学精度”。 本文介绍了能够应用MPNN框架的8篇文献，为了简便起见，以处理无向图 为例，无向图 包含节点特征 和边的特征 ，将这种形式推广到有向重图是不重要的。MPNN前向传播的过程包含两个阶段，即消息传递阶段（message passing phase）和读出阶段（readout phase）。消息传递阶段运行 个时间步并且依赖消息函数 以及节点更新函数 。在消息传递阶段，每个节点的隐状态 都会根据消息 进行更新，具体过程是： 代表节点 的邻居节点集合。读出阶段使用某种读出函数 来为整个图计算一个特征向量： 都是用来学习的可微函数。 作用于节点状态集合，并且必须对节点状态的排列保持不变，以使MPNN对图同构保持不变。注意MPNN也可以学习边的特征，这可以通过为每条边引入隐状态 并应用前面的两个过程来实现。接下来，我们通过指定所使用的消息函数 、顶点更新函数 和读出函数 来定义以前文献中的模型。 本文提出的模型采用的消息函数是： 代表拼接。节点更新函数是： 是节点 的度， 对应于时间步 以及节点度 的学习矩阵。读出函数将之前所有隐状态 进行连接： 是一个神经网络， 是时间步 的一个学习矩阵。 这样的消息传递的方法可能有问题，因为最终得到的消息向量为 ，这是边和节点状态向量的加和，缺乏边和节点状态向量的交互。 消息函数为： 是特定于边的标签的学习矩阵（这个模型假设边有离散的标签）。更新函数如下： GRU就是门控循环单元，一种循环神经网络，对于每个时间步进行权重共享，也就是说每个时间步共用同一个更新函数。最后，读出函数： 代表神经网络， 代表哈达玛积。 这个模型考虑了两种情况，一种是每个节点都有自己的目标，另一种是有一个graph level的目标。它还考虑了在每个时间步骤中存在node level影响的情况，在这种情况下，更新函数将 连接作为输入，其中 是一个外部向量，表示顶点 受到的外部影响。消息函数 是一个神经网络，使用拼接向量 作为输入，节点更新函数 也是一个神经网络，使用 作为输入。最终读出函数得到一个graph level的输出： ，这里 是一个神经网络。注意，这个模型只定义了 的情况。 这个模型与之前的MPNNs稍微有一些不同，是因为它引入了边的表示 ，并且会在消息传递阶段进行更新。消息函数为： 节点更新函数为： 同样的 代表拼接， 代表ReLU激活函数， 是学习权重矩阵。边状态更新的方式是： 都是学习矩阵。 消息函数为： 是矩阵， 是偏置向量。更新函数为： 读出函数使用单个隐层神经网络独立地通过每个节点，并对输出进行求和： 8篇文献中有3篇属于这一类。其中两篇采用消息函数： 矩阵 通过拉普拉斯矩阵的特征向量和模型的学习参数来参数化。更新函数为： 代表非线性函数，比如ReLU激活函数。 另一篇文献采用消息函数： 这里 。节点更新函数为： 本文以前述GG-NN作为baseline进行改进，提出一种新的MPNN变种。下文中以 代表节点特征的维度，以 代表图的节点的数量。这一变种适用于有向图，这意味着入边和出边有分别的信息通道，那么信息 由 和 拼接而成，当我们将模型应用无向图时，就把无向图的边看做两条边，包含一条入边，一条出边，有相同的标签，这样处理的方式意味着信息通道的大小是 而不是 。 模型的输入是每个节点的特征向量 以及邻接矩阵 ，邻接矩阵 具有向量分量，表示分子中的不同化学键以及两个原子之间的成对空间距离。初始状态 是原子输入特征集合 ，并且需要padding到维度 。在实验中的每个时间步 都要进行权重共享，并且更新函数采用GRU。 GG-NN原本采用的消息函数，采用矩阵相乘的方式（注意原来的GG-NN的边有离散的标签，而现在我们假设的边有一个特征向量 ）： 是特定于边的标签的学习矩阵。为了兼容边特征，本文提出了新的消息函数： 是一个神经网络，将边的特征向量 映射到一个 的矩阵。上述两种消息函数的特点是消息只依赖于 和 而不依赖于 ，如果消息同时依赖目标节点与源节点，那么应该是更加高效的，可以尝试以下这种消息函数： 这里 是一个神经网络。 对于有向图，一共有两个消息函数 和 ，对于边 应用哪个消息函数取决于边的方向。 本文探索了两种方式来改变模型中信息的传递。第一种是为未连接的节点对添加一个单独的“虚拟”边类型。这一处理可以在预处理时实现，效果是可以使得在传播过程中让信息传播更远的距离。 另一种方式是添加一个“master”节点，让它通过一种特殊类型的边与所有节点连接。“master”节点充当全局暂存空间，每个节点在消息传递的每个步骤中都对其进行读写操作。另外“master”节点拥有单独的节点维度 ，以及内部更新函数（实验中是GRU）的单独权重。这同样可以使得在传播过程中让信息传播更远的距离。这样可以允许模型有更大的容量，同时也不会过多的损失效率，其复杂度为 。 读出函数采用set2set模型，这个模型使用 作为输入，然后再经过 步计算后生成一个graph level的embedding ，其中过程与 内节点顺序无关，最终将 输入到一个神经网络中来获得最终输出。具体参考文献： Sequence to sequence for sets。 由于消息传递阶段的复杂度为 ，当 和 增大时，计算上就会是昂贵的。处理的方法是将 拆分成 个不同的 维的embedding ，并且在每个 上独立运行传播过程得到 ，然后进行混合： 代表神经网络， 代表拼接， 在所有节点上共享。这样的混合过程保持了节点排列的不变性，同时允许图的不同副本在传播阶段相互通信。这样的设计提升了计算效率，比如在使用矩阵相乘的消息函数时一个副本的复杂度为 ，当有 个副本时一共为 。 一个分子有很多特征，如下图所示： 边的特征包括化学键与距离，因此有以下三种表示方式： ①化学图（Chemical Graph）：在不考虑距离的情况下，邻接矩阵的值是离散的键类型：单键，双键，三键或芳香键； ②距离分桶（Distance bins）：GG-NN基于矩阵乘法的消息函数的前提假设是“边信息是离散的”，因此作者将键的距离分为 10 个 bin，比如说 中均匀划分 8 个 bin， 为 1 个 bin， 为 1 个 bin； ③原始距离特征（Raw distance feature）：也可以同时考虑距离和化学键的特征，这时每条边都有自己的特征向量，此时邻接矩阵的每个实例都是一个 5 维向量，第一维是距离，其余4维是一个独热向量，代表4种不同的化学键。 实验中对比了本文提出的方法与现有的方法： 以下为不考虑空间信息的结果： 以下为一些消融实验： 具体实验设置参照原文。

bp神经网络论文参考文献

学术堂整理了五十多个网络会计论文参考文献供大家参考:网络会计论文参考文献一:[1]邢赢文. 基于BP神经网络的电子元件行业上市公司财务风险预警研究[D].辽宁师范大学,2015.[2]吕岳林. 基于时间阈值的SF公司快递超网络优化研究[D].燕山大学,2015.[3]林楠. O2O背景下传统零售业的盈利模式创新研究[D].中国海洋大学,2015.[4]崔欢欢. 公众网络诉求与政府会计信息质量相关性的实证研究[D].山东财经大学,2016.[5]吴小满. ST跨境电商企业物流运输成本控制研究[D].湘潭大学,2014.[6]周姣岚. 服务型制造业网络的成本控制及优化[D].广西科技大学,2015.[7]赵广坤. 可优宝贝网络商城融资方案研究[D].河北工业大学,2015.[8]赵圆. 电商网络融资模式优化及风险管控研究[D].北方工业大学,2016.[9]宋杨. 远程教育环境下多模式财务管理系统研究与应用[D].北京理工大学,2015.[10]钟文韬. 肉类加工企业销售物流成本问题研究[D].吉林大学,2016.[11]张婉婷. 我国P2P网络借贷平台内部风险控制机制研究[D].吉林大学,2016.[12]范超群. 芜湖市电子商务企业融资模式研究[D].安徽大学,2016.[13]汪灏. 中国P2P网络借贷平台财务风险研究[D].安徽大学,2016.[14]蔡翠. B2C网上超市成本管理研究[D].江苏大学,2016.[15]章锦华. J电子商务企业成本控制研究[D].江苏大学,2016.[16]张妍. 服装网络定制个性化服务成本及定价模型研究[D].上海工程技术大学,2016.[17]李佳琦. 电子商务下B2C企业会计收入确认时点研究[D].吉林财经大学,2016.[18]杨洁. 第三方互联网交易平台服务费定价机制研究[D].重庆理工大学,2016.[19]黄义成. CQ公司XBRL网络财务报告应用问题研究[D].西安石油大学,2016.[20]罗浩. O2O商业模式下的交易成本问题研究[D].兰州财经大学,2016.[21]张婷. "互联网+"神州租车的盈利模式及财务效果研究[D].兰州财经大学,2016.[22]陈沈升. 网络交易C2C模式的税收征管问题研究[D].黑龙江大学,2016.[23]钟明君. 高维因果网与高校资产管理的模糊推理研究[D].华南理工大学,2016.[24]文勇堂. 基于贝叶斯网络方法的通信设备企业财务风险预警研究[D].辽宁大学,2016.[25]徐文静. 电商环境下协同配送模式的协同效率及成本节约值分配研究[D].西南交通大学,2016.[26]陈维煌. 基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究[D].湖南农业大学,2015.[27]苏伟. 市场竞争环境下供电企业购售电风险分析及应对研究[D].华北电力大学(北京),2016.[28]张文梦. C2C模式电子商务的税收征管问题与对策研究[D].首都经济贸易大学,2016.[29]纪彩峰. B2C电商零售企业成本控制研究[D].首都经济贸易大学,2016.[30]胡芳. 基于B2C模式下D电子商务企业内部控制研究[D].北京林业大学,2016.[31]熊亚楠. 电子商务平台企业价值创造驱动因素与传导机理研究[D].广西大学,2016.[32]何珊. 基于RBF神经网络的高端装备制造业财务风险预警研究[D].湖南大学,2016.[33]江楠. 考呀呀线上会计培训的品牌营销策略研究[D].江西师范大学,2016.[34]杨芬. 互联网金融对商业银行盈利能力及风险影响的实证研究[D].湖南大学,2016.网络会计论文参考文献二:[35]沈威. 互联网金融对商业银行盈利能力的影响研究[D].湖南大学,2015.[36]黄诚. 苏宁云商营运资金管理的OPM策略分析[D].安徽工业大学,2016.[37]戴宙松. P2P网络借贷相关会计核算问题研究[D].长安大学,2015.[38]贺书品. B2C电子商务经营模式下的W公司财务分析与评价[D].长沙理工大学,2015.[39]饶萌. 网络环境下差异化会计信息披露系统构建研究[D].长沙理工大学,2015.[40]李芳. 煤炭资源开发项目融资决策研究[D].中国矿业大学(北京),2016.[41]郝震. B2C电子商务企业盈利模式分析[D].河北经贸大学,2015.[42]彭菁菁. Black-Scholes与DCF模型在B2B商务企业价值评估中的互补应用[D].云南大学,2015.[43]张腾. 电子商务环境下的财务风险控制[D].云南大学,2015.[44]张美琳. 电子商务平台上的个体商铺价值评估[D].云南大学,2015.[45]高喆. 基于BP神经网络模型的制造业上市公司财务预警研究[D].北京交通大学,2015.[46]康爱冰. 中国第三方网络支付对商业银行盈利影响研究[D].北京交通大学,2015.[47]贺璐. 基于XBRL网络财务报告持续审计研究[D].山西财经大学,2015.[48]李祖福. 我国生物医药上市企业盈利能力评价研究[D].华南理工大学,2015.[49]樊华. 基于BP神经网络的矿业上市公司财务风险预警研究[D].中国地质大学(北京),2015.[50]安校良. 基于灰色神经网络的制造业上市公司财务危机预警研究[D].兰州大学,2015.[51]顾永明. 电子商务零售企业价值评估[D].昆明理工大学,2015.[52]邬蕊竹. 基于复杂网络的云会计AIS可信需求演化传播影响[D].重庆理工大学,2015.[53]陈诚. 基于复杂网络的云会计AIS产品可信性结构及其演化研究[D].重庆理工大学,2015.[54]王涛. 通信工程项目施工的成本管理[D].西安建筑科技大学,2015.[55]冯康进. 电网企业集团财务报表自动生成及数据挖掘应用研究[D].华北电力大学,2015.[56]李玉. 跨境电子商务创业企业绩效影响因素实证分析[D].江西师范大学,2015.

网络会计论文参考文献

现如今，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。你知道论文怎样才能写的好吗？以下是我精心整理的网络会计论文参考文献，仅供参考，欢迎大家阅读。

[1]邢赢文.基于BP神经网络的电子元件行业上市公司财务风险预警研究[D].辽宁师范大学,2015.

[2]吕岳林.基于时间阈值的SF公司快递超网络优化研究[D].燕山大学,2015.

[3]林楠.O2O背景下传统零售业的盈利模式创新研究[D].中国海洋大学,2015.

[4]崔欢欢.公众网络诉求与政府会计信息质量相关性的实证研究[D].山东财经大学,2016.

[5]吴小满.ST跨境电商企业物流运输成本控制研究[D].湘潭大学,2014.

[6]周姣岚.服务型制造业网络的成本控制及优化[D].广西科技大学,2015.

[7]赵广坤.可优宝贝网络商城融资方案研究[D].河北工业大学,2015.

[8]赵圆.电商网络融资模式优化及风险管控研究[D].北方工业大学,2016.

[9]宋杨.远程教育环境下多模式财务管理系统研究与应用[D].北京理工大学,2015.

[10]钟文韬.肉类加工企业销售物流成本问题研究[D].吉林大学,2016.

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基于MATLAB的数字识别计算机与信息工程学院 本科生毕业论文 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 班 级： 13汉班 学 号： 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲 2017 年 3 月 31 日 毕 业 论 文 目 录 1 绪论1 图像识别的提出1 图像识别的现状与发展趋势1 2 BP神经网络的概述2 3 手写体数字识别的实现过程4 整体线路图4 算法流程5 图像预处理10 结果分析10 4 结论11 参考文献12 全文共 13 页 4834 字 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 计算机与信息工程学院 2013级汉班 江晓雪 指导教师 李艳玲 副教授 摘要 本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程，采用神经网络中反向传播神经网络(即BP神经网络)对手写数字的识别，由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理，通过神经网络进行训练和测试。实验证明：该神经网络对手写数字的识别可以达到。 关键词 手写数字识别；BP神经网络；MATLAB语言 1 绪论 图像识别的提出 图像识别在信息技术发达的今天已经占据了很重要的地位，在我们实际生活中也有很多应用。所谓的图像识别，就是指通过计算机对图像进行相应的处理、分析，来达到识别不同模型的目标和任务的一种技术。对于它的提出，简单的来说，它的发展经历了三个阶段：第一个是文字识别 、第二个是数字图像处理与识别、第三个是物体识别。第一种相对来说比较简单，它的研究是从1950年开始的，一般情况是识别字母、符号和数字，无论是印刷体识别还是手写体识别，它的应用都非常广泛，但是也伴随着，这个识别的过程会更加的耗时、费力，无论是人力还是物力，都会有很大的损失；第二种就是我们所说的数字图像处理与识别，在图片的识别过程中，图片识别会有一定的误差，也会带来小小的麻烦；第三就是物体识别，而物体的识别主要指的是：在三维世界中，对于个体、环境的感知和认识进行识别，这不同于二维世界的认知，相对来说是更高级的计算机图像识别，它是以二维世界中对数字图像和模拟图像处理的办法为依据，进行更高一级的，并且结合了现代人工智能技术等学科的研究目标，研究成果已经被广泛的应用在各种工业探测机器人上，为人们的安全提供了很大的帮助。 图像识别的现状与发展趋势 随着网络的发达、电子的信息化，图像识别的应用已经非常广泛，而主要的研究工作也包括各行各业，整理以下几点对其应用的广泛度进行说明： ⒈在生物学中，对生物的原型进行研究。从生物的脑细胞结构、物体解剖等其他科学研究的方向对生物的体系结构、神经结构、神经细胞组织等生物的原型结构及其功能机理进行研究，增强对生物学更加全面的理解。 ⒉在实际应用中，建立我们需要的理论模型。根据需要应用的信息在生物学中的应用，建立需要的生物原型，也可以建立类似神经元、神经网络这样不可见的理论模型，以便可以让其更加有效的应用在生活中。建立我们生活中不能直观表现的事物模型，以便我们可以更方便的、更直观的理解事物的本质。 ⒊在信息时代中，建立网络模型以及算法研究。就是通过上面所说的，建立相应的理论模型，在这个基础上加以理解，建立我们所需要的网络模型，实现计算机应用，主要应用在网络学习算法的研究，这方面的研究工作也被人们称为技术模型研究。 ⒋信息时代的发展，让我们在生活中有很多的应用，例如：完成某种函数图像的绘制以及对其变化的形式进行分析、对图片信号的处理、模式识别等功能，建立需要的应用系统、制造机器人等等。 通过上面的说明，也就是说从开始根据生物学原理的应用，直到建立需要的神经网络模型，最后应用到图像识别当中，可以看出其模型的建立是在生活中实例的基础上，其可靠性和准确性是显而易见的，这样就大大的增加了可信度，与此同时，也减少了工作中不必要的麻烦与困扰。而在网络信息发达的今天，人类在基本粒子、宇宙空间、生命起源等科学领域方面都已经显现出很高的兴趣度，而这其中难免会有图像提取后的处理工作，所以图像识别的应用就会越来越广泛。 2 BP神经网络的概述 反向传播(Back-Propagation，BP)学习算法简称BP算法，采用BP算法的前馈型神经网络简称BP网络。BP网络是多层感知器的一种，它具备多层感知器的特点，同时也有自己的特点。多层感知器包括输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层可以有多个，而我们BP网络中隐藏层只有一个，其简单构造如图所示： 图1 多层感知器结构图 而我们用到的BP网络中的具体信号流如图所示，它有一个反向传播的过程，这也是对传播进行调整，使精确度更高的一种办法。如图所示，其中有两种信号流通： 图2 多层感知器的信号流 第一：函数信号 简单来说就是信号进入输入层，然后通过隐藏层到达输入层，通过输出层输出所得值，就可以完成一个函数信号。 第二：误差信号 误差信号就是在逆向的传播的过程中传输的信号。其中，有两个重要参数。一个是函数信号即sigmoid函数，还有一个就是权值的梯度运算即梯度向量。(注：sigmoid函数、权重的修正函数，如图所示。) (1) (2) 通过对两个参数的调整，完成整个算法的应用。 3 手写体数字识别的实现过程 整体线路图 整体流程图如图3所示： 图像测试 损失函数的设计与应用 可视化测试数据 神经网络的设计与训练 sigmoid函数 图3 整体流程图 部分文件调用流程图如图4所示： sigmoid checkNNGradients nnCostFunction 第八部分：实现正规化 第八部分：训练NN fmincg nnCostFunction sigmoidGradient sigmoid nnCostFunction sigmoidGradient randInitializeWeights checkNNGradients debugInitializeWeights nnCostFunction computeNumericalGradient 第五部分：sigmoid函数 第六部分：初始化参数 第七部分：实现反向传播 第三部分：前馈网络 第四部分：前馈正规化 图4 整体流程图 算法流程

财务会计创新方法与措施

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汽车论文参考文献

在日常学习和工作中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是学术界进行成果交流的工具。写起论文来就毫无头绪?以下是我整理的汽车论文参考文献，欢迎大家分享。

1、汽车AMT控制系统及离合器模糊控制方法的研究 重庆交通学院 2004 中国优秀硕士学位论文全文数据库

2、中国汽车零部件行业发展模式研究 吉林大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

3、汽车行业一体化(质量、环境、职业健康安全)管理体系认证的研究 吉林大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

4、汽车驾驶员前方视野测量系统软件开发 吉林大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

5、合肥汽车客运总公司发展战略研究 合肥工业大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

6、哈尔滨成功汽车维修有限公司发展战略案例 哈尔滨工程大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

7、汽车齿轮工艺的研究与应用 哈尔滨工程大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

8、我国汽车企业品牌竞争力研究 湖南大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

9、汽车造型中的张力和表现性研究 湖南大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

10、湖南汽车零部件产业发展研究 湖南大学 2007 中国优秀硕士学位论文全文数据库

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机械论文参考文献

在学习和工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我收集整理的机械论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。

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期刊神经网络查重参考文献吗

毕业论文查重会查参考文献吗？

由于存在引注格式不统一、参考文献格式不规范、虚假引用等问题，检测系统是在论文修改环节为用户提供修改依据的工具，系统所显示的相似部分(红字)是否属于正常引用将保留给用户自行审定。查重系统会对论文中所有信息进行查重，如果用户在待检测论文中放入参考文献，那么参考文献部分也会被查重，反之则不会查重。而论文中是否需要放入参考文献进行检测需要学生查看学校的查重要求，如学校要求查重时放入参考文献内容，那么学生在查重时也需要放入参考文献部分，保证查重结果一致，如学校要求只检测正文，那么学生在查重时需自行删除其它部分，只留正文部分进行检测即可。

毕业论文的参考文献格式需要注意什么？在正文写作完毕后,空两行(宋体小四号),居中书泻”参考文献”四个字;”参考文献”使用宋体四号加粗,前后两个字之间不空格。”参考文献”书泻完毕后空-行(宋体小四号)再书写参考文献的具体内容。参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码,参考文献的序号左顶格书写,并用数字加中括号表示，如[1],[2],[1],1[4]15.每一参考文献条目的最后均以英文句号"."结束。

毕业论文的参考文献格式是什么？序号作者.篇名J，.名,出版年份,卷号期号):起止页码.

一般不会。

要查重论文，就需要借助专业的论文查重系统进行检测，查重系统主要是将大家上传的论文与系统中的数据库资源进行比对，检测出是哪些内容有重复，从而计算出论文的整体重复率。

一般情况下，论文中的参考文献是不会查重的，论文上传到查重系统之后，查重系统是会自动识别出论文中的参考文献的，不参与正文检测。不会将其计算进重复率，当然，系统自动识别出参考文献的前提是论文的格式都是正确的，可以使论文检测系统能够自动识别出来;如果格式不正确，系统可能自动识别不出，从而导致最后的查重结果不太准确。

所以有些人在查重检测时，发现自己的论文查重报告中参考文献部分被标记成红色，也就是被检测出为重复内容，这就是因为大家提交的论文存在着参考文献设置不规范、脚注非自动插入、参考文献格式错误等问题，这表示论文存在较多不规范的地方，从而导致检测时这些地方出现重复，所以大家一定要按照规范正确的论文格式进行撰写。

一般情况下论文中参考文献是不会查重的，如果检测时参考文献标红，还有一种情况就是选择的论文查重系统不专业正规，论文本身没有问题，是论文查重系统存在着问题，所以要挑选正规的论文查重网站。

现在我国各大高校都在不断加大禁止个人抄袭的力度。现在大学对论文重复率的规定越来越严格。所以同学们对于会影响论文重复率的要素都要分外在意，有一个问题同学们都异常关注，那就是论文参考文献是不是在论文检测的范畴之内呢？为什么每年同学们都会出现这样的问题呢？你提交的论文和数据库里面的论文对比，如果发现有重复性的部分，那么重复性的内容就会被打上红色的标记。你会发现，你的参考文献也是红的，参考文献确实都是相似的内容，最早有同学问我，我对用户的回应都是毋庸置疑的，学术不端检测其实不包含论文参考文献。学术不端检测并非可以筛选出所有的论文参考文献，只有符合格式的论文参考文献才会被学术不端筛选出来，这也就代表了只有当参考文献格式规范得当的时候，学术不端才能在检测层面上剔除掉这部分论文参考文献。所以总结一下论文参考文献为何会在学术不端检测报告中标红呢？一是毕业论文创作者使用不正规的学术不端检测软件开展论文检测，而此类学术不端检测软件优化算法并不健全，无法对论文参考文献进行甄别，导致论文参考文献被标注为红色；二是毕业论文的参考文献格式错误，导致学术不端检测软件无法对该部分论文参考文献进行甄别，将其作为论文的内容处理，如果参考格式适当，就会被学术不端检测筛选。三是学生毕业设计论文的目录数据格式有误，造成了第二点差不多的问题，所以也会飘红。

参考文献一般查重系统会识别，不算在重复率内，这个要求排版要规范。论文查重有的内容不查，有的内容查重，具体详情介绍如下：不查的内容包括：封面，授权声明，原创声明，目录，脚注，尾注，参考文献。查重的内容包括：中英文摘要，绪论，引言，综述，正文，致谢，附录。不查不代表不会查重，如果排版格式不规范，导致系统不能识别查重内容，不该查重的会被查重，这样查重结果就不准了。注意排版格式要规范正确。

神经网络期刊

质量很高。专家系统与应用（Expert Systems with Applications）是一份国际性的参考期刊，其主要内容是交换与世界范围内工业、政府和大学中应用的专家和智能系统相关的信息。该杂志的主旨是发表关于专家和智能系统的设计、开发、测试、实现和/或管理的论文，并为这些系统的开发和管理提供实用的指南。该杂志将发表以下领域的专家和智能系统技术和应用论文:财务、会计、工程、市场营销、审计、法律、采购和承包、项目管理、风险评估、信息管理、信息检索、危机管理、股票交易、战略管理、网络管理、电信、教育、空间智能前端智能数据库管理系统、医学、化学、人力资源管理、人力资本、商业、生产管理、考古学、经济、能源、和防御。在多智能体系统、知识管理、神经网络、知识发现、数据和文本挖掘、多媒体挖掘和遗传算法等领域的论文也将发表在期刊上。

1、Neurocomputing是Elsevier旗下的SCI期刊。2、该期刊主要关注领域包括神经网络、机器学习等人工智能领域热门话题。随着人工智能领域越来越受到学术界的关注，该期刊的关注程度和影响力也在逐步提升。