智能信息管理研究

前言

智能信息管理學(xué)科建設(shè)獲得上海市市本級(jí)財(cái)政資助。智能信息管理學(xué)科是綜合了管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)科學(xué)，而形成的一門交叉學(xué)科。按照信息科學(xué)（理論）、信息技術(shù)（技術(shù)）和信息管理（應(yīng)用）三個(gè)方面，我們確定了智能信息管理學(xué)科的三個(gè)研究方向，即智能信息處理（Intelligent Information Processing）、網(wǎng)格信息技術(shù)（Grid Information Technology）和風(fēng)險(xiǎn)信息管理（Risk Information Management）。信息作為人類社會(huì)的三大資源之一，與物質(zhì)和能量相比，它具有一些很獨(dú)特的性質(zhì)。比如信息使用不會(huì)有損耗；信息可以大量復(fù)制；信息可以脫離所反映的事物被保存和傳播；信息可以不斷增長(zhǎng)；所有事物都有信息。正是由于信息具有以上這些特征，人類的文明、社會(huì)的發(fā)展，甚至人類大腦的進(jìn)化，都與信息有著非常密切的關(guān)系。智能信息管理學(xué)科將是運(yùn)用數(shù)學(xué)的理論、計(jì)算機(jī)的技術(shù)、管理的思想進(jìn)行信息的獲取、信息的傳輸、信息的處理和信息的應(yīng)用。本書由劉念祖負(fù)責(zé)主編。第一章基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘研究由王雙成執(zhí)筆，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介；貝葉斯方法、貝葉斯公式、全概率公式和乘法公式以及貝葉斯概率；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的類型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造與特點(diǎn)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。第二章基于支持向量機(jī)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究由張明執(zhí)筆，內(nèi)容包括國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究的情況；財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)兆分析、財(cái)務(wù)危機(jī)特征分析、財(cái)務(wù)危機(jī)原因分析以及財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)；分類方法及其應(yīng)用；支持向量機(jī)的分類方法及其相應(yīng)問題分析；支持向量機(jī)在財(cái)務(wù)信用評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。

內(nèi)容概要

　　《智能信息管理研究》第一章內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介；貝葉斯方法、貝葉斯公式、全概率公式和乘法公式以及貝葉斯概率；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的類型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造與特點(diǎn)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。第二章內(nèi)容包括國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究的情況；財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)兆分析、財(cái)務(wù)危機(jī)特征分析、財(cái)務(wù)危機(jī)原因分析以及財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)；分類方法及其應(yīng)用；支持向量機(jī)的分類方法及其相應(yīng)問題分析；支持向量機(jī)在財(cái)務(wù)信用評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用等。

書籍目錄

第1章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘研究1.1 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介1.2 貝葉斯概率1.2.1 貝葉斯方法1.2.2 貝葉斯公式1.2.3 全概率公式和乘法公式1.2.4 貝葉斯概率1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)1.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念1.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的類型1.3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造與特點(diǎn)1.3.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)1.3.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用參考文獻(xiàn)第2章 基于支持向量機(jī)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究2.1 研究綜述2.1.1 國(guó)外研究綜述2.1.2 國(guó)內(nèi)研究綜述2.2 財(cái)務(wù)危機(jī)分析2.2.1 預(yù)兆分析2.2.2 特征分析2.2.3 原因分析2.2.4 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)2.3 分類方法及其應(yīng)用2.3.1 線性判別分析法2.3.2 Logistic回歸模型法2.3.3 其他分類方法2.4 支持向量機(jī)分類方法及其相應(yīng)問題分析2.4.1 支持向量機(jī)簡(jiǎn)介2.4.2 函數(shù)集的學(xué)習(xí)性能和VC維2.4.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化2.4.4 高斯核函數(shù)2.4.5 SVM多分類問題2.5 支持向量機(jī)在財(cái)務(wù)信用評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用2.5.1 基于支持向量機(jī)方法的模型建立及其過程2.5.2 傳統(tǒng)方法與支持向量機(jī)方法的比較和分析參考文獻(xiàn)第3章 網(wǎng)格技術(shù)與應(yīng)用研究3.1 基于Web服務(wù)的會(huì)計(jì)網(wǎng)格研究與實(shí)現(xiàn)3.1.1 引言3.1.2 會(huì)計(jì)網(wǎng)格的特點(diǎn)與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)3.1.3 會(huì)計(jì)網(wǎng)格的技術(shù)實(shí)現(xiàn)3.2 基于Web服務(wù)的圖像檢索網(wǎng)格研究與實(shí)現(xiàn)3.2.1 引言3.2.2 圖像檢索網(wǎng)格的特點(diǎn)與運(yùn)行架構(gòu)3.2.3 圖像特征自學(xué)習(xí)代理服務(wù)組件3.3 基于并發(fā)工作流（網(wǎng)格）的財(cái)務(wù)監(jiān)管數(shù)據(jù)匯聚模型3.3.1 引言3.3.2 GMFD模型結(jié)構(gòu)3.3.3 財(cái)務(wù)信息匯總樹的進(jìn)程部件描述3.3.4 GMFD模型工作過程及其算法3.3.5 分析與實(shí)驗(yàn)參考文獻(xiàn)第4章 保險(xiǎn)中的若干風(fēng)險(xiǎn)模型研究4.1 風(fēng)險(xiǎn)模型綜述4.1.1 經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)模型4.1.2 風(fēng)險(xiǎn)模型研究中的兩種經(jīng)典方法4.1.3 風(fēng)險(xiǎn)模型研究中的有代表性方向4.2 馬氏風(fēng)險(xiǎn)模型及破產(chǎn)概率4.2.1 馬氏風(fēng)險(xiǎn)模型4.2.2 破產(chǎn)概率的估計(jì)4.2.3 指數(shù)分布情形下的破產(chǎn)概率4.2.4 混合指數(shù)分布情形下的破產(chǎn)概率4.3 離散的三項(xiàng)分布風(fēng)險(xiǎn)模型及破產(chǎn)概率4.3.1 離散的三項(xiàng)分布風(fēng)險(xiǎn)模型4.3.2 破產(chǎn)概率的解析解4.3.3 破產(chǎn)概率的漸進(jìn)解4.4 依生滅過程索賠的兩險(xiǎn)種風(fēng)險(xiǎn)模型及破產(chǎn)概率4.4.1 生滅過程簡(jiǎn)介4.4.2 依生滅過程索賠的兩險(xiǎn)種風(fēng)險(xiǎn)模型4.4.3 破產(chǎn)概率方程4.4.4 破產(chǎn)概率收斂速率的上界參考文獻(xiàn)第5章 智能技術(shù)在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用5.1 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的優(yōu)化設(shè)計(jì)與模糊智能評(píng)價(jià)5.1.1 引言5.1.2 科技投融資生態(tài)系統(tǒng)特征和評(píng)價(jià)原則5.1.3 科技投融資生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)及界定5.1.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊統(tǒng)計(jì)及優(yōu)化設(shè)計(jì)5.1.5 指標(biāo)體系的模糊聚類綜合評(píng)價(jià)5.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)智能分析與預(yù)測(cè)5.2.1 2010年上海世博會(huì)參觀人數(shù)的預(yù)測(cè)5.2.2 上海文化產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用的實(shí)證研究參考文獻(xiàn)第6章 智能審計(jì)模型研究及應(yīng)用6.1 引言6.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀6.3 智能審計(jì)系統(tǒng)的應(yīng)用體系架構(gòu)6.4 幾個(gè)關(guān)鍵子系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)6.4.1 數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)6.4.2 專家審計(jì)子系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)6.5 LixinAudit——一個(gè)智能審計(jì)系統(tǒng)6.6 總結(jié)和展望參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：（4）資本結(jié)構(gòu)不合理。根據(jù)資產(chǎn)負(fù)債表，可以把財(cái)務(wù)狀況分為三種類型：一是流動(dòng)資產(chǎn)的購(gòu)置，大部分由流動(dòng)負(fù)債籌集，小部分由長(zhǎng)期負(fù)債籌集；固定資產(chǎn)由長(zhǎng)期自有資金和大部分長(zhǎng)期負(fù)債籌集。也就是說，流動(dòng)負(fù)債全部用來籌集流動(dòng)資產(chǎn)，自有資本全部用來籌措固定資產(chǎn)。這是正常的資本結(jié)構(gòu)類型。二是一部分自有資本被虧損“吃掉”，從而總資本中自有資本比重下降，說明出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。三是虧損侵蝕了全部自有資本，而且也吞并了負(fù)債的一部分。這種情況屬于資不抵債，必須采取措施。（5）缺乏有效的財(cái)務(wù)控制。在企業(yè)內(nèi)部環(huán)境中，財(cái)務(wù)控制也是造成財(cái)務(wù)危機(jī)的重要一環(huán)。良好的企業(yè)財(cái)務(wù)控制能夠減少財(cái)務(wù)危機(jī)出現(xiàn)的概率，而薄弱的財(cái)務(wù)控制反而能加劇財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)。企業(yè)的財(cái)務(wù)控制包括債務(wù)期限安排、財(cái)務(wù)預(yù)警管理、現(xiàn)金的流通以及存貨的控制。每一項(xiàng)控制的好壞都能影響到企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，間接關(guān)系到企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。企業(yè)的債務(wù)期限安排對(duì)于企業(yè)是十分重要的，因?yàn)椋F(xiàn)代企業(yè)都非常重視財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)，因此每個(gè)企業(yè)或多或少都會(huì)有一些債務(wù)。而債務(wù)的出現(xiàn)必然會(huì)聯(lián)系到債務(wù)期限的安排，適合的期限長(zhǎng)短，更是對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)具有重要影響。

編輯推薦

《智能信息管理研究》由立信會(huì)計(jì)出版社出版。

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