网络审计论文范文

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1审计重要程度的加强及风险的增大

网络会计信息系统以计算机和通信网络为基础,它对计算机系统强烈的依赖性潜伏着巨大的威胁,控制不灵、使用不当就可能造成灾难性的后果,并且存在计算机病毒和“黑客”的肆意侵袭、计算机犯罪等等都导致会计信息失真的风险。因此,审计人员不仅要对经济业务活动产生的数据是否真实、正确、合法进行审计,而且还要对网络会计系统的硬件和软件,进而对整个会计信息系统的安全性、可靠性、内部控制的健全性与有效性等方面进行审计,从而指出被审单位会计信息系统内部管理和控制上的薄弱环节,提高会计信息的可靠性和真实性,有效地利用计算机随意篡改会计数据或破坏磁性介质上的数据等舞弊行为的发生。因此,这网络会计信息系统中,审计工作的重要性远远超过以望。同时,电子商务和经贸活动的网络化使企业与外部的信息交换更为频繁、快捷,经营周期大大缩短,交易活动呈现很强的实时性。审计风险是指会计报表存在重大错报、漏报而审计后发表不恰当审计意见的可能性。理论上讲,审计风险由固有风险、控制风险、检查风险组成。电子商务环境下,审计风险日益复杂:

(1)过渡依赖网络系统。电子商务环境下,主要审计证据来自于网络,其可靠性高度依赖网络系统的可靠性和安全性,而网络系统的开放性导致审计控制风险更加难以确定。

(2)病毒与黑客风险。计算机病毒和黑客可以从地球任何一个角落攻击会计信息系统的数据,给系统造成破坏,导致固有风险增大。

2审计线索和审计方式的改变

3审计内容的拓宽

在网络会计系统中,审计的监督职能并没有改变,使审计的内容发生了相应的变化。首先,网络会计系统的特点及其固有的风险决定了审计内容必须包括对网络会计系统处理和控制功能的审查,以证实其对交易事项的处理是否真实、合法及安全可靠,这是传统审计所没有的;其次,由于网络会计系统已经开发完成并投入使用后再对它进行修改优化,要比在系统设计阶段对它改过困难得多,代价也昂贵得多。因此网络会计系统的设计应有审计人员(一般是内审人员)的参加。在系统设计开发阶段,审计人员要提醒开发人员注意并监督审查下列问题:

(1)系统的功能是否恰当、完备,能否满足用户商务活动的需要;

(2)系统的数据流程、处理方法是否符合有关贸易法规;

(3)系统是否建立了恰当的程序控制,以防止或发现无意的差错或有意的舞弊。

4审计方法与技术的改进

在网络会计系统中,审计的对象发生了变化,大量的证据都存储在肉眼不可见的磁性介质上,对这些证据,审计人员只能利用计算机技术进行审查、核对、分析、比较等各项审计工作,从而提高审计的效率与质量。在对会计活动进行审计时,单机系统环境下的审计方法有的已不使用。而网络技术的发展为网络审计软件的开发提供了技术支持,为审计提供了更为便捷的审计方法与技术。具体来讲,审计方法应具有以下特点:

(2)从审计信息的加工处理来看,可以借助各种审计软件对获取的信息进行快速、准确地加工和处理;

(3)从审计报告阶段来讲,可以利用网络发表审计报告,提高报告的时效性,同时扩大审计报告的适用范围。

审计主体即实施审计监督的执行者,也就是审计机构和审计人员。网络系统的发展应用,使得审计人员必须渗透到网络系统的设计、实施、计算机的应用程序,甚至到每一个数据文件中去。为适应网络会计的发展,审计人员应该树立起全新的思维观念:

(1)树立创新意识。网络会计本身是创新的产物,而且远未成型,正处于不断创新和变革之中,同时也源源不断给审计人员带来了挑战。审计人员必须树立创新意识,针对网络会计带来的新情况、新问题,建立全新的审计理论和审计模式,积极探索在新的网络环境下审计目标、审计对象、审计测试、审计准则等方面的理论和方法,这既有利于解决审计面临的难题,同时也有助于推动电子商务的发展。

(2)树立竞争意识。网络会计的兴起,打破了传统的行业壁垒,同样的业务可能为多种行业共享,审计在开展此类业务时将无法享有专有权,尤其计算机网络系统鉴证等业务,其他非审计职业人员同样可以提供此类服务。同时,随着经济全球化,国外会计师事务所机构已经开始进入国内,对国内审计人员和审计机构也形成挑战。国内审计人员必须洞悉市场竞争的变化,调整竞争策略,及时掌握前沿技术,取得竞争优势。

参考文献

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一、网络审计下的审计理论要素的重新思考

网络审计是随着网络技术、通讯技术和电子商务的出现而产生的,是经济活动网络化、虚拟化的产物,也是现代审计发展的崭新阶段。面对网络审计,原有的审计理论要素,如审计对象、审计目标、审计范围、审计主体、审计技术、审计风险以及审计准则等面临新的挑战,需要我们重新加以思考。

2、关于审计目标。审计目标是指在一定的历史环境下,人们通过审计实践活动所期望达到的目的和要求。原有的审计目标仅局限于在装订的账、表上,亦称“有纸化”的信息载体上查错防弊,对经济效益进行评价,对审计对象的真实性和公允性、合法性和合规性、合理性和效益性进行审查和评价,其目的是为审计委托人服务。然而,在电子商务活动中,通过互连网和通讯技术,企业与企业、企业与消费者以及企业与政府间的联系更加广泛和深入,信息资源具有共享性和经济活动具有开放性,网络审计的目标将主要通过“无纸化”实现,向更深、更广的领域扩展,诸如企业社会责任履行状况的审计、人力资源利用状况的审计、政府调控职能实现程度的审计、顾客对企业满意程度的审计以及网络技术本身的合规性与有效性审计等也将成为审计目标。

5、关于审计技术方法。审计技术方法是为了实现审计目标,在对被审单位实施审计过程中所采用的各种手段,它是顺利完成审计工作、提高审计工作质量的重要保证。企业在网络化经营中,由于会计数据的极大电子化和会计控制的局部程序化,直接造成了审计线索的“不可见性”。因此,必须应用数据库技术对会计数据进行可靠、完整地保存和管理,借助单机系统或工作站,对会计数据进行快速、准确地加工和处理,利用网络和通讯技术对会计数据进行安全、有效地分配和传输。这样,网络审计必须完全依赖于计算机和交互网络。在网络审计中,审计人员利用审计接口软件来获取原始数据,利用审计抽样软件来进行样本抽取,利用审计分析软件进行各种数量关系的配比分析和数据查询,利用数据仓库技术来进行分析,利用审计专家系统进行审计推理与判断,并通过数据挖掘、样本抽取、异常项目调查、数据分析与处理等方法进行测试、检查、分析与核对。由此可见,网络审计下的技术方法已大大突破了原有方式下所运用的审计技术方法。

6、关于审计准则。审计准则是用来规范审计人员执行审计程序,获取审计证据,形成审计结论,出具审计报告的专业标准。在网络审计中,由于审计对象、审计目标、审计范围、审计主体、审计技术方法等发生了重大的变化,需要对现有的审计准则体系重新进行审视和思考。审计准则体系中的有关准则应该体现电子商务下网络审计的特点,通过制定相应的、更切合实际的准则,更有利于规范审计人员的审计行为。只有这样,才能指导并规范网络审计工作,从而提高审计质量、最终形成客观公正的审计结论。

7、关于审计风险。审计风险是指被审单位的报表存在重大错报或漏报,而审计人员发表不恰当审计意见的可能性。一般认为审计风险由固有风险、控制风险和检查风险组成,它们之间的关系是:审计风险一固有风险×控制风险×检查风险。在电子商务活动中,由于会计数据处理的电算化,在计算机辅助系统的控制下,其本身的正确性和可靠性得以基本保证。因此,固有风险基本上被控制,并呈降低的趋势。但是,由于会计信息系统的开放性和网络化,使得会计信息资源在极大的范围内得以共享和交流,这无疑将审计工作置于一种被动的风险之中。例如,存放于主机内的会计信息被他人非法拷贝和篡改;会计数据在传输过程中被竞争对手截取和恶意修改;计算机病毒和网络黑客的肆意侵袭,会威胁会计数据的安全,严重时可能导致会计信息系统的全线崩溃等。可见,会计数据的安全、完整性控制难以得到保证,从而使控制风险和检查风险的水平呈上升趋势。所以在网络审计中,审计人员对审计风险控制的难度加大,实施的审计风险控制措施也将发生根本性变化。

二、电子商务下的网络审计的实务运作

企业的电子商务过程也就是电子商务在企业运作中的服务流程。由于企业经营的网络化,使得网络审计的范围面向整个网络,面向企业电子商务活动的每一个环节。这里所说的“企业”是指一般意义上的制造、流通和服务企业。现以电子商务在商品制造企业中的服务流程为例,分析网络审计在现代企业电子商务活动中的实务运作。

(二)在确定了生产什么商品和生产多少商品以后,企业一方面着手对组织结构进行调整,如企业内部机构的重组、公司和贸易伙伴的重构、虚拟企业的组建等,通过业务协同,充分发挥企业的技术和产品优势。为了保证企业管理的科学、高效,审计人员必须对其组织机构调整的合理性、科学性进行评估。另一方面企业要制定原材料、能源的购买计划。这时候,需要借助电子工具来对原材料供应商、材料价格和质量进行综合调查、比较和分析。经过筛选,实施电子材料采购。在此期间,审计人员不仅要对采购方式、采购成本以及采购计划完成情况等业务进行审查,更为重要的是,对电子采购的有效性和安全性进行适时地审计监督,以确保供应环节的安全可靠。

(三)在商品生产过程中,通过制定生产计划,适时调整生产组织和生产工艺流程,尽量降低生产过程中的耗费等,来适时控制生产进程、产品质量和产品成本。在这一过程中,审计人员运用适时跟踪系统,及时掌握市场行情,既可以采用历史成本,也可以采用现行市价对费用、成本进行测算,以审核费用、成本的高低;同时,运用数据挖掘技术,制定出相应调整的质量、产量指标,与相应的实际指标对比,分析评估产品质量的优劣和生产计划的完成情况。这就是生产过程中实施的在线审计。

EL检测原理与检测系统在文献[1]中有详细的描述。本文采用该文献中的方法对太阳能电池片的EL图像进行采集。图1(a)、(b)、(c)分别表示由CCD采集的一块大小为125bits×125bits的虚焊缺陷图像、微裂缺陷图像和断指缺陷图像。图1(d)是无缺陷太阳能电池组图像,它包含36(6×6)块大小为125bits×125bits的太阳能电池片图像。本文提出融合主成分分析(PCA)改进反向传播神经网络(BPNN)方法和径向基神经网络(RBFNN)方法对太阳能电池缺陷电致发光图像进行处理,主要包括图像采集、PCA特征提取降维、神经网络分类训练、预测输出等部分,如图2所示。

1.1PCA处理输入数据当BPNN和RBFNN的输入是太阳能电池板缺陷图像集时,图像是以向量的形式表示。向量维数太大将不利于网络的计算。我们采用主成分分量分析(PCA)算法[15]来提取该向量的主要特征分量,既不损失重要信息又能减少网络的计算量。PCA是基于协方差矩阵将样本数据投影到一个新的空间中,那么表示该样本数据就只需要该样本数据最大的一个线性无关组的特征值对应的空间坐标即可。将特征值从大到小排列,取较大特征值对应的分量就称为主成分分量。通过这种由高维数据空间向低维数据空间投影的方法,可以将原始的高维数据压缩到低维。假设数据矩阵Xn×p由样本图像组成,n是样本数,p是样本图像的大小。若Xn×p的每一行代表一幅样本图像,则Xn×p的PCA降维矩阵求解步骤如下。

1.3太阳能电池缺陷的检测算法(1)数据映射。取每种类型缺陷图像的60%和40%分别作为BPNN和RBFNN的训练样本集和测试样本集。将样本集中每张图片变成矩阵中的一列,形成一个矩阵,采用2.1节中的方法对该矩阵进行PCA降维后的矩阵作为BPNN和RBFNN的输入。将虚焊、微裂、断指和无缺陷4种不同类型图像分别标记为1,2,3,4,作为网络期望输出T。(2)数据归一化。将输入输出矩阵向量归一化为[-1,1],利于神经网络的计算。(3)分别调用2.2节中创建的BPNN和RBFNN,设置网络参数,利用训练样本集先对网络训练,然后将训练好的网络对测试样本集进行仿真,并对仿真结果进行反归一化。(4)最后将仿真预测输出分别和图像1,2,3,4比较,差值的绝对值小于阈值0.5认为预测正确。阈值是根据网络的期望输出选择的,以能正确区分不同缺陷类型为宜。识别率定义为正确识别的数量和样本数的比值。

2实验内容与结果分析

3结论

二、神经网络技术基本原理

三、神经网络模型在电梯故障诊断中的应用分类

(一)BP网络模型

BP神经网络作为神经网络应用最广泛的一种,它多应用的误差反向传播算法使其在模式识别、诊断故障、图像识别以及管理系统方面具有相对先进性。基于BP网络的电梯故障诊断技术就是通过学习故障信息、诊断经验并不断训练,并将所学到的知识利用各层次之间节点上的权值从而表达出来。BP网络系统的主要诊断步骤主要可以分为三步。第一步:对输入输出的数据进行归一化处理,将数据映射到特定的区间。第二步:建立BP网络模型,训练BP网络模型。第三:通过已经训练好的网络模型对原来的样本进行全面的检测。算法步骤:a、在一定的取值范围内对数据进行初始化;b、确定输入值数值大小,计算出预期输出量;c、用实际输出的值减去上一步得到的数值;d、将上一步得到的误差分配到隐含层,从而计算出隐含层的误差;e、修正输出层的权值和阈值,修正隐含层的权值;f、修正隐含层的阈值,修正隐含层和输入层的权值。

(二)遗传小波神经网络模型

遗传算法运用了生物界的优胜劣汰、适者生存的思想对复杂问题进行优化,适用于复杂的故障,起到了优化简化问题的作用。对局部数据进行详细的分析是小波法最大的特点,所以它被誉为“数字显微镜”。遗传算法小波神经网络就是运用小波进行分解的方法分解模拟故障信号,将得到的数据进行归一化,将归一化后的数值输入到神经网络模型中。它融合了神经网络、小波分析和遗传算法三者所有的优点。基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断的一般步骤为:测试节点信号采样、小波分解、故障特征量提取、归一化得到训练样本集、遗传算法优化、得到故障类型。遗传小波神经网络模型在故障原因复杂、数据信息量巨大的电梯系统的应用中能够发挥更大的作用。

(三)模糊神经网络模型

模糊神经网络模型就是创新性的将神经网络与模糊理论结合到一起。它采用了广义的方向推理和广义的前向推理两种推理方式。与其它两种模型不同的是,它的语言逻辑、判断依据和结论都是模糊的。但是它的数据处理能力还有自我学习能力并没有因此而变差,反而更加丰富了它的定性知识的内容。在处理实际问题的过程中,首先要建立所有可能发生的故障的完整集合,其次将所有的故障发生原因归入到同一个集合中去,最后就是建立故障和原因的关系矩阵。分别叫做模糊故障集、模糊原因集、模糊关系矩阵。相较于BP网络模型,这种模型更加的简单易行,充分发挥了神经网络和模糊逻辑的优点,不会因为故障原因过于复杂而失去诊断的准确性,在原本丰富定性知识和强大数据处理能力的基础上具有了很大的自我训练能力。

四、结语

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网络会计信息系统以和网络为基础,它对计算机系统强烈的依赖性潜伏着巨大的威胁,控制不灵、使用不当就可能造成灾难性的后果,并且存在计算机病毒和“黑客”的肆意侵袭、计算机犯罪等等都导致会计信息失真的风险。因此,审计人员不仅要对业务活动产生的数据是否真实、正确、合法进行审计,而且还要对网络会计系统的硬件和软件,进而对整个会计信息系统的安全性、可靠性、内部控制的健全性与有效性等方面进行审计,从而指出被审单位会计信息系统内部和控制上的薄弱环节,提高会计信息的可靠性和真实性,有效地利用计算机随意篡改会计数据或破坏磁性介质上的数据等舞弊行为的发生。因此,这网络会计信息系统中,审计工作的重要性远远超过以望。同时,电子商务和经贸活动的网络化使企业与外部的信息交换更为频繁、快捷,经营周期大大缩短,交易活动呈现很强的实时性。是指会计报表存在重大错报、漏报而审计后发表不恰当审计意见的可能性。理论上讲,审计风险由固有风险、控制风险、检查风险组成。电子商务下,审计风险日益复杂:

3内容的拓宽

在网络系统中,审计的监督职能并没有改变,使审计的内容发生了相应的变化。首先,网络会计系统的特点及其固有的风险决定了审计内容必须包括对网络会计系统处理和控制功能的审查,以证实其对交易事项的处理是否真实、合法及安全可靠,这是传统审计所没有的;其次,由于网络会计系统已经开发完成并投入使用后再对它进行修改优化,要比在系统设计阶段对它改过困难得多,代价也昂贵得多。因此网络会计系统的设计应有审计人员(一般是内审人员)的参加。在系统设计开发阶段,审计人员要提醒开发人员注意并监督审查下列问题:

(3)系统是否建立了恰当的程序控制,以防止或发现无意的差错或有意的舞弊。

在网络会计系统中,审计的对象发生了变化,大量的证据都存储在肉眼不可见的磁性介质上,对这些证据,审计人员只能利用技术进行审查、核对、分析、比较等各项审计工作,从而提高审计的效率与质量。在对会计活动进行审计时,单机系统下的审计方法有的已不使用。而网络技术的发展为网络审计软件的开发提供了技术支持,为审计提供了更为便捷的审计方法与技术。具体来讲,审计方法应具有以下特点:

关键词:网络安全,入侵检测

1入侵检测和入侵检测系统基本概念

入侵检测(IntrusionDetection)是动态的跟踪和检测方法的简称,是对入侵行为的发觉,它通过旁路侦听的方式,对计算机网络和计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。

入侵检测的软件和硬件组成了入侵检测系统(IDS:IntrusionDetectionSystem),IDS是继防火墙之后的第二道安全闸门,它在不影响网络性能的情况下依照一定的安全策略,对网络的运行状况进行监测。它能够帮助网络系统快速发现网络攻击的发生,对得到的数据进行分析,一旦发现入侵,及进做出响应,包括切断网络连接、记录或者报警等。由于入侵检测能在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,为系统提供对内部攻击、外部攻击和误操作的有效保护。因此,为网络安全提供高效的入侵检测及相应的防护手段,它以探测与控制为技术本质,能弥补防火墙的不足,起着主动防御的作用,是网络安全中极其重要的部分。免费论文。

2入侵检测系统的分类

基于主机的入侵检测系统的检测目标是主机系统和系统本地用户。其原理是根据主机的审计数据和系统日志发现可疑事件。该系统通常运行在被监测的主机或服务器上,实时检测主机安全性方面如操作系统日志、审核日志文件、应用程序日志文件等情况,其效果依赖于数据的准确性以及安全事件的定义。基于主机的入侵检测系统具有检测效率高,分析代价小,分析速度快的特点,能够迅速并准确地定位入侵者,并可以结合操作系统和应用程序的行为特征对入侵进行进一步分析、响应。基于主机的入侵检测系统只能检测单个主机系统。

基于网络的入侵检测系统搜集来自网络层的信息。这些信息通常通过嗅包技术,使用在混杂模式的网络接口获得。基于网络的入侵检测系统可以监视和检测网络层的攻击。它具有较强的数据提取能力。在数据提取的实时性、充分性、可靠性方面优于基于主机日志的入侵检测系统。基于网络的入侵检测系统可以对本网段的多个主机系统进行检测,多个分布于不同网段上的基于网络的入侵检测系统可以协同工作以提供更强的入侵检测能力。

3入侵检测方法

入侵检测方法主要分为异常入侵检测和误用入侵检测。

异常入侵检测的主要前提条件是将入侵性活动作为异常活动的子集,理想状况是异常活动集与入侵性活动集等同,这样,若能检测所有的异常活动,则可检测所有的入侵活动。但是,入侵性活动并不总是与异常活动相符合。这种活动存在4种可能性:(1)入侵性而非异常;(2)非入侵性且异常;(3)非入侵性且非异常;(4)入侵且异常。异常入侵要解决的问题是构造异常活动集,并从中发现入侵性活动子集。异常入侵检测方法依赖于异常模型的建立。不同模型构成不同的检测方法,异常检测是通过观测到的一组测量值偏离度来预测用户行为的变化,然后作出决策判断的检测技术。

误用入侵检测是通过将预先设定的入侵模式与监控到的入侵发生情况进行模式匹配来检测。它假设能够精确地将入侵攻击按某种方式编码,并可以通过捕获入侵攻击将其重新分析整理,确认该入侵行为是否为基于对同一弱点进行入侵攻击方法的变种,入侵模式说明导致安全事件或误用事件的特征、条件、排列和关系。免费论文。根据匹配模式的构造和表达方式的不同,形成了不同的误用检测模型。误用检测模型能针对性地建立高效的入侵检测系统,检测精度高,误报率低,但它对未知的入侵活动或已知入侵活动的变异检测的性能较低。

4入侵检测系统的评估

对于入侵检测系统的评估,主要的性能指标有:(1)可靠性,系统具有容错能力和可连续运行;(2)可用性,系统开销要最小,不会严重降低网络系统性能;(3)可测试,通过攻击可以检测系统运行;(4)适应性,对系统来说必须是易于开发的,可添加新的功能,能随时适应系统环境的改变;(5)实时性,系统能尽快地察觉入侵企图以便制止和限制破坏;(6)准确性,检测系统具有较低的误警率和漏警率;(7)安全性,检测系统必须难于被欺骗和能够保护自身安全。免费论文。

5入侵检测的发展趋势

入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术,提供了对攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危险之前拦截和响应入侵,但它存在的问题有:误报率和漏报率高、检测速度慢,对IDS自身的攻击,缺乏准确定位与处理机制、缺乏性能评价体系等。在目前的入侵检测技术研究中,其主要的发展方向可概括为:

(1)大规模分布式入侵检测

(2)宽带高速网络的实时入侵检测技术

(3)入侵检测的数据融合技术

(4)与网络安全技术相结合

6结束语

随着计算机技术以及网络信息技术的高速发展,入侵检测技术已成为计算机安全策略中的核心技术之一。它作为一种积极主动的防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,为网络安全提供高效的入侵检测及相应的防护手段。入侵检测作为一个新的安全机制开始集成到网络系统安全框架中。

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1做好操作监控职责分离

2加强会计人才培养

首先,应当通过培训提高企业财会人员对于网络等新技术的认识以及对于网络风险的防范意识。从企业的长远发展来说,一定要加强对职业技术强、综合素质高人才的培养,从而使其更能够胜任网络时代的会计工作。同时,还应当对原有的财会教育手段进行创新,从而能够以调整教育体系、完善教育结构的方式使我国对于会计人员的培养能够更加符合网络时代的潮流。最后,则应当对现有的工作人员加强教育,不但需要通过教育使工作人员的职业道德以及防范意识得到增强,还应当通过教育提高工作人员的计算机维护以及网络应用水平,从而以多方面的培训教育使工作人员的综合素质得到提高。

3建立内部审计机制

4结束语

一、在“创新”和“服务”上积极寻求学会工作的新出路

二、积极开展审计学会活动,不断增强工作活力

三、以学术研究和交流作为审计学会工作的主线狠抓落实

审计学会应是具有审计研究、交流职能的学术性团体,只有服从、服务于经济建设和审计事业的大局,围绕经济和审计工作的中心任务开展工作,面向实际工作部门,才能最大限度地发挥其作用,体现其价值,焕发其生命力。

四、大力加强审计调研成果的推广和应用

审计科研成果是广大审计科研工作者的心血结晶,是社会的宝贵财富,是推进审计改革与发展的动力。因此审计学会在重视调研工作的同时,必须重视调研成果的推广和应用。

第一、提高思想认识,加强组织领导。调研的目的在于应用。只有通过应用,调研成果才能达到学术交流,转化为现实生产力。因此学会必须注意将调研工作全过程从选题、立项延伸到推广应用,将调研成果的推广应用作为自己义不容辞的工作任务,纳入工作计划并要求学会各会员单位深刻认识调研成果推广工作的重要性,结合工作需要,确定推广应用项目。使调研成果在实际工作中发挥更大的作用。

第二、建立调研成果推广应用机制。审计学会结合实际情况,建立调研成果推广应用工作制度,如年度工作计划。重点论文、课题写作及评审办法、应用成果指南,定期推介一些成熟的调研成果等。

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THE END
1.[合集]关于遗传神经网络技术生物信息学讨论班(Bioinformatics)版况,据我手头的资料,遗传神经网络技术在这方面早有文章了。所以,还是先把别人的情况 搞清楚在决定自己从哪方面入手。以上完全是个人意见,仅供参考! ─────────────────────────────────────── 作者lylover (石之轩), 信区: Bioinformatics https://bbs.pku.edu.cn/v2/mobile/post-read.php?bid=175&threadid=410&page=a&postid=441352
2.遗传神经网络算法和神经网络算法的区别最本质的区别可以说是学习方法不同,或者说模型的优化方法不同。前者应该是基于遗传算法进行网络权值的https://wenwen.soso.com/z/q714558917.htm
3.遗传BP神经网络11篇(全文)遗传BP神经网络 第1篇 实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定性&常规PID控制器很难适应运行工况的变化,不能获得理想的控制效果。神经网络PID控制器包含有常规PID的控制思想,同时具有非线性的映射、自学习和自适应能力,结构简单,而且能适应环境变化,有较强的鲁棒性,可实现自适应的非线性控制[1]。但是,神经网络https://www.99xueshu.com/w/ikeydum2gqjq.html
4.遗传算法优化BP神经网络.zip资源遗传算法优化BP神经网络是一种融合了两种人工智能技术的高级应用,旨在提高反向传播(BP)神经网络的训练效率和预测精度。在这个主题中,我们将深入探讨遗传算法和BP神经网络的基本原理,以及它们如何相互结合以实现优化。 让我们了解一下基本的BP神经网络。BP神经网络是一种监督学习模型,基于多层前馈网络结构,它通过反向传播误https://download.csdn.net/download/weixin_42508127/72780952
5.基于遗传算法和小波神经网络的语音识别研究AET摘要:小波神经网络算法(WNN)易陷入局部极小,收敛速度慢,全局搜索能力弱,而遗传算法(GA)具有高度并行、随机、自适应搜索性能和全局寻优的特点。因此,将遗传算法和小波神经网络结合起来形成一种训练神经网络的混合算法——GA-WNN算法。仿真实验结果表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。 http://www.chinaaet.com/article/159669
6.基于遗传BP神经网络的肺音分类识别算法研究通过比较神经网络和遗传神经网络两类分类器的性能,选择遗传神经网络这种优化的识别算法进行肺音的识别。将每一类肺音和肺部疾病联系起来,通过识别哮鸣音、捻发音和爆裂音分别预测每类肺音对应的呼吸疾病。 首先,进行肺音的预处理。获取了临床常见的四类肺音(正常、哮鸣音、捻发音和爆裂音)后,将它们经滤波和周期https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-11660-1014358415.htm
7.遗传算法bp神经网络原理遗传算法改进bp神经网络BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体,并对网络进行初始权值和阈值的赋值,网络经训练后预测样本输出。遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子。 三、完整代码 1、main.m 包括导入数据、定义节点个数、定义算法参数、进行遗传操作和画预测对比图等部分,最后输出MAE、MAPEhttps://blog.51cto.com/u_16099345/7069979
8.遗传神经网络(GANN),GANN,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典基于粗集、遗传神经网络的环境质量评价方法利用粗集对属性的归约功能将数据库中的数据进行归约,并将归约后的数据作为训练数据提供给BP神经网络;再用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练网络预测模型的结构(在得到最优网络结构的同时也得到网络的最优权值和阈值)。 2. In order to satisfy the demands of highhttp://dictall.com/indu/213/21236549BBB.htm
9.神经网络和遗传算法有什么关系?在神经网络中,遗传算法可用于网络的学习。这时,它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对https://www.imooc.com/wenda/detail/420495
10.如何实现用遗传算法或神经网络进行因子挖掘?因子挖掘是指从数据中寻找影响目标变量的关键因素,它在金融、医学、生物等领域都有广泛的应用。遗传算法和神经网络是两种常用的因子挖掘方法。本文将介绍如何使用这两种方法进行因子挖掘,并对其优缺点进行分析。 一、遗传算法实现因子挖掘 遗传算法是一种基于自然选择与遗传机制的优化算法,能够在大规模搜索空间中寻找最优https://www.cda.cn/bigdata/201249.html
11.神经网络和遗传算法结合概要.docx神经网络和遗传算法结合概要.docx,神经网络和遗传算法的结合概要 神经网络和遗传算法的结合概要 PAGE / NUMPAGES 神经网络和遗传算法的结合概要 遗传算法与神经网络的联合 李敏强 徐博艺 寇纪淞 纲要 说了然遗传算法和神经网络联合的必需性和可行性 ,提出用多层前馈神 经网https://max.book118.com/html/2021/0809/8057023120003131.shtm
12.利用神经网络遗传算法求解函数的极值问题人工智能神经网络遗传算法函数极值寻优是一种综合运用遗传算法和神经网络的优化算法。它的核心思想是利用神经网络模型去逼近目标函数,并通过遗传算法来搜索最优解。相较于其他优化算法,神经网络遗传算法具备更强的全局搜索能力和鲁棒性,能够高效地解决复杂的非线性函数极值问题。这种算法的优势在于它能够通过神经网络的学习能力来近https://www.php.cn/faq/658109.html
13.遗传算法经典实例遗传算法优化BP神经网络腾讯云开发者社区遗传算法经典实例_遗传算法优化BP神经网络 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。 例:求下述二元函数的最大值: (1) 个体编码 遗传算法的运算对象是表示个体的符号串,所以必须把变量 x1, x2 编码为一种 符号串。本题中,用无符号二进制整数来表示https://cloud.tencent.com/developer/article/2132617
14.遗传算法优化BP神经网络第六章 遗传算法优化BP神经网络算法流程与3个模块与程序分析 27、GB9_1遗传算法优化BP网络流程与模块一功能(9分钟) 28、GB9_2GA优化BP网络模块二与模块三功能及思考5题(7分钟) 29、GB10_1模块一中数据处理及网络结构层数与newff语法(8分钟,有程序) http://www.jpkccn.com/?suanfachengxu/weichuansuanfagayouhuabpshenjingwanglao.html
15.优化遗传算法和深度强化学习的结合会是新的方向吗?所以说我们可以借助遗传/进化等概念,但恐怕,出于对目前训练神经网络机器和优化算法的极度信任,目前的研究方向可能会离当年的遗传算法,越来越远。 3. 如果9102年的今天,神经网络的训练和搜索不需要遗传算法,那么在(深度)强化学习领域我们是否需要它? 可能的。比如说我司的这篇文章 https://www.shangyexinzhi.com/article/2490916.html
16.基于改进遗传算法优化反向传播神经网络的癫痫发作检测方法分析为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相结合的特征提取,通过高斯混合模型(GMM)对癫痫特征聚簇集合分析,利用最大期望(EM)算法估算https://www.tcsurg.org/article/10.7507/1001-5515.201806039