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SOM神经网络聚类算法在高校经费监管领域的实践与应用
1
作者
马红正
《信息与电脑》
2023年第3期96-98,共3页
随着我国教育经费规模不断扩大,违法违纪使用教育经费行为时有发生。高校财务业务数据量大、数据维度多,致使传统人工稽核无法及时发现报销中的异常行为。自组织映射(Self Organizing Maps,SOM)神经网络聚类算法具有无监督的特点,可以...
随着我国教育经费规模不断扩大,违法违纪使用教育经费行为时有发生。高校财务业务数据量大、数据维度多,致使传统人工稽核无法及时发现报销中的异常行为。自组织映射(Self Organizing Maps,SOM)神经网络聚类算法具有无监督的特点,可以快速发现异常报销行为。基于此,介绍了SOM神经网络聚类算法的原理,并分析了SOM神经网络聚类算法在高校经费监管领域的应用。
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关键词
自组织映射(SOM)
经费监管
聚类分析
异常
报销
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题名
SOM神经网络聚类算法在高校经费监管领域的实践与应用
1
作者
马红正
机构
西南财经大学财务处
出处
《信息与电脑》
2023年第3期96-98,共3页
文摘
随着我国教育经费规模不断扩大,违法违纪使用教育经费行为时有发生。高校财务业务数据量大、数据维度多,致使传统人工稽核无法及时发现报销中的异常行为。自组织映射(Self Organizing Maps,SOM)神经网络聚类算法具有无监督的特点,可以快速发现异常报销行为。基于此,介绍了SOM神经网络聚类算法的原理,并分析了SOM神经网络聚类算法在高校经费监管领域的应用。
关键词
自组织映射(SOM)
经费监管
聚类分析
异常
报销
Keywords
Self Organizing Maps(SOM)
funding supervision
clustering analysis
abnormal reimbursement
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
SOM神经网络聚类算法在高校经费监管领域的实践与应用
马红正
《信息与电脑》
2023
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