基于BP人工神经网络会计确认研究——以网上商店后台会计处理为例

摘要

外界环境是进行会计创新的逻辑起点，伴随着现代信息技术的发展和经济活动的全球化，社会发展进入了以电子商务为代表的新信息经济时代，信息技术给各行各业带来了高效、便捷的信息处理模式的同时，会计赖以生存的外界环境发生着很大的变化，使得传统的会计理论和会计处理方式面临严峻挑战。目前，电子商务业务处理过程中数据的存储、传递、汇总都以电子数据方式下进行，基于传统社会经济环境的会计数据处理方式已不能很好地适应信息化浪潮，借助现代信息技术实现业务信息、财务信息的集成化与自动化成为一种趋势。会计要素确认是会计核算流程的首要环节，也是会计数据生成的关键环节，其生成的信息直接决定最终输出的各类财务报告的质量和效率。因此，有必要对会计要素的确认环节进行把握，重新思考互联网环境下的会计要素确认过程，并充分借鉴信息技术发展对数据处理方式的变革影响。
　　本文以会计要素确认的概念入手，分析了不同技术方式下会计确认处理特点，按照时间序列对会计要素确认的数据处理过程进行了研究，总结了传统会计要素确认技术的局限性，并针对未来的发展趋势作了分析。研究中运用了调研法和计算机模拟法，通过对网店后台经济业务活动会计要素确认处理过程的案例分类收集，基于语义模型对经济业务数据的描述，实现机器对业务事件的识别，同时借助BP人工神经网络模型建立业务数据向会计要素处理流程的仿真机制，完成网店后台经济业务的会计要素自动化确认，为实现会计信息系统的整体智能化提供新思路。
　　本文的创新之处在于：
　　（1）理论上创新：本选题的研究，借助 BP人工神经网络理论进行会计领域的探究，把人工智能的模式识别功能运用到会计要素确认流程中，实现了不同理论间的交叉运用，对不断发展的信息技术理论在会计界的应用有一定的借鉴意义。
　　（2）研究成果创新：对网店的各类经济业务活动利用语义模型进行描述，建立机器的识别机制，同时通过对网店发生的各类经济业务活动会计处理案例库的学习，使BP网络模型掌握基本的会计要素确认处理准则，建立会计要素的确认平台，对新发生的经济业务活动能够进行自动化的会计处理，为构建更高效的业务财务信息一体化提供了新的尝试。

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第一章 绪论

1.1选题背景与意义

1.2研究现状综述

1.3理论基础

1.4 研究内容、方法和创新点

第二章 会计要素确认的发展历程

2.1手工方式下的会计要素确认

2.2 ERP系统下的会计要素确认

2.3互联网环境下自动化会计要素确认

第三章 人工神经网络基本原理

3.1神经网络的基本原理和结构

3.2人工神经元模型

3.3 BP人工神经网络

第四章 基于BP网络模型的会计确认机制分析与设计

4 . 1基于BP人工神经网络自动化会计确认流程分析

4 . 2基于BP人工神经网络自动化会计确认输入、输出向量分析

4.3输出输入设计

第五章 基于BP网络模型的自动化会计确认案例测试

5.1案例资料说明

5.2 BP神经网络结构设计

5.3 BP网络学习

5.4测试过程和成果展示

5.5测试结果说明

第六章 结论与展望

6.1研究结论

6.2研究的局限性及后续研究的建议

参考文献

致谢

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