本文選題：信息融合　切入點(diǎn)：審計(jì)預(yù)警模型　出處：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著醫(yī)院業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展和完善,醫(yī)院審計(jì)工作越來越繁雜,傳統(tǒng)的審計(jì)方式已經(jīng)無法滿足當(dāng)今數(shù)字化、信息化的發(fā)展要求,因此連續(xù)審計(jì)工作將成為今后的發(fā)展趨勢(shì)。雖然信息融合技術(shù)在民事領(lǐng)域應(yīng)用相對(duì)廣泛,但大多集中在醫(yī)療診斷和財(cái)務(wù)危機(jī)方面,在連續(xù)審計(jì)以及審計(jì)預(yù)警方面的應(yīng)用還處在基礎(chǔ)研究階段。本文針對(duì)當(dāng)前醫(yī)院審計(jì)工作的現(xiàn)狀,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法和D-S證據(jù)理論為研究核心,構(gòu)建了基于信息融合的醫(yī)院審計(jì)預(yù)警模型,完成審計(jì)數(shù)據(jù)的判斷和審計(jì)危機(jī)預(yù)警等功能,從而達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)醫(yī)院審計(jì)活動(dòng)的目的。本文的主要研究?jī)?nèi)容概括如下:(1)根據(jù)國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,分析并總結(jié)了信息融合技術(shù)應(yīng)用于審計(jì)預(yù)警領(lǐng)域時(shí)存在的問題,確定了論文研究的主要內(nèi)容,并對(duì)預(yù)警模型的主要理論及技術(shù)進(jìn)行了介紹,為最終系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)提供理論依據(jù)。(2)針對(duì)當(dāng)前醫(yī)院審計(jì)流程存在的問題,分析審計(jì)數(shù)據(jù)的主要屬性并對(duì)比審計(jì)預(yù)警算法的優(yōu)劣,選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法構(gòu)建審計(jì)預(yù)警模型,同時(shí)針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法所存在的缺陷,提出反向遺傳算法(OBGA)與固定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)相結(jié)合的優(yōu)化方法。通過反向遺傳算法找尋輸入變量最優(yōu)組合,隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)提高預(yù)測(cè)精度的方式,建立OBGA-FHBP審計(jì)預(yù)警模型。實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明,OBGA-FHBP審計(jì)預(yù)警模型在準(zhǔn)確率、建模時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)誤差精度以及穩(wěn)定性上都有所改善。(3)利用審計(jì)活動(dòng)產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù),采用D-S證據(jù)理論的置信函數(shù)建立審計(jì)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)優(yōu)先級(jí)排列框架,獲得發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)最多的審計(jì)危機(jī)預(yù)警指標(biāo),逐步建立DR-Z審計(jì)危機(jī)預(yù)警模型。通過實(shí)驗(yàn)證明,該審計(jì)危機(jī)預(yù)警模型能夠?qū)︶t(yī)院的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行正確的預(yù)警,并對(duì)危機(jī)險(xiǎn)情做出更加客觀的判斷,實(shí)現(xiàn)事前或事中預(yù)警的功能。(4)根據(jù)醫(yī)院審計(jì)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了總體設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì),并完成了系統(tǒng)的開發(fā)。通過對(duì)系統(tǒng)的展示,驗(yàn)證了系統(tǒng)不僅能夠?qū)徲?jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與判斷,還能夠有效地實(shí)現(xiàn)醫(yī)院審計(jì)危機(jī)預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的功能。該系統(tǒng)包括審計(jì)數(shù)據(jù)審核、異常數(shù)據(jù)處理、危機(jī)險(xiǎn)情警示以及審計(jì)結(jié)果公示四個(gè)功能模塊,實(shí)現(xiàn)審計(jì)過程的智能化和一體化。
[Abstract]:With the continuous expansion and improvement of hospital business, hospital audit work is becoming more and more complicated, the traditional audit methods can not meet the needs of digital and information development. Therefore, continuous audit work will become a trend in the future. Although information fusion technology is widely used in the civil field, it is mostly focused on medical diagnosis and financial crisis. The application of continuous audit and audit warning is still in the basic research stage. According to the current situation of hospital audit, this paper takes BP algorithm of neural network and D-S evidence theory as the core of the research. A hospital audit early warning model based on information fusion is constructed to complete the functions of judging audit data and early warning of audit crisis. The main research contents of this paper are summarized as follows: (1) according to the current research situation at home and abroad, the problems existing in the application of information fusion technology in the field of audit early warning are analyzed and summarized. The main contents of the paper are determined, and the main theory and technology of the early warning model are introduced, which provides the theoretical basis for the design and implementation of the final system. This paper analyzes the main attributes of audit data and compares the advantages and disadvantages of the audit early warning algorithm, selects the neural network BP algorithm to construct the audit early warning model, and aims at the defects of the neural network BP algorithm. In this paper, an optimization method combining inverse genetic algorithm (OBGA) with the number of neurons in the fixed hidden layer is proposed. The optimal combination of input variables is found through the reverse genetic algorithm, and the number of neurons in the hidden layer improves the prediction accuracy. The experimental results show that the accuracy, modeling time, network error accuracy and stability of OBGA-FHBP audit early warning model have been improved. By using the confidence function of D-S evidence theory, the priority ranking framework of audit crisis warning index is established, and the audit crisis warning index with the most abnormal data is obtained, and the DR-Z audit crisis warning model is established step by step. The early warning model of audit crisis can give a correct early warning to the operating condition of the hospital, and make a more objective judgment on the crisis risk situation, so as to realize the function of early warning in advance or in the event) according to the design goal of the early warning system of the hospital audit, The overall design and detailed design of the system are carried out, and the development of the system is completed. Through the display of the system, it is verified that the system can not only manage and judge the audit data. The system includes four modules: audit data audit, abnormal data processing, crisis warning and audit result announcement. Realize the intelligence and integration of audit process.
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R197.3;TP183;TP277

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本文編號(hào)：1570231