基于BP神经网络的医院财务管理算法研究与设计.pdf
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1、Microcomputer Applications Vol.39,No.11,2023文章编号:10 0 7-7 57 X(2 0 2 3)11-0 0 39-0 4基于BP神经网络的医院财务管理算法研究与设计基金项目微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第11期马宇霆(河北北方学院附属第一医院,挂号收费处,河北,张家口0 7 50 0 0)摘要:在分析智能化财务管理概念的基础上,提出基于BP神经网络的智能化医院财务管理算法。利用我国北方某医院6个等级的财务数据集进行实验,在实验结果中评估财务风险的回归模型的系数是0.9 9 351,结果证明了利用BP神经网络进行医院财务内控管理的有效性,可
2、以为医院财务管理的发展提供有力推动。关键词:医院;信息技术;财务内控管理;BP神经网络中图分类号:TP393Research and Design of Hospital Financial Management Algorithm(Registration Fee Office,The First Affiliated Hospital of Hebei North University,Zhangjiakou 075o00,China)Abstract:Based on the analysis of the concept of intelligent financial managem
3、ent,an intelligent hospital financial managementalgorithm based on BP neural network is proposed.The financial data set of 6 levels of a hospital in the north of China is usedfor experiment,and in the experimental results,the coefficient is 0.993 51 of the regression model for assessing financial ri
4、sk,which proves the effectiveness of using BP neural network for hospital financial internal control management,and provides astrong impetus for the development of hospital financial management.Key words:hospital;information technology;financial internal control management;BP neural network0引言财务管理主要
5、包括财务规划、资本预算、资金管理、会计管理、风险管理、税务管理和财务监督1。近年来,随着经济体制改革的推进,企业开始逐渐摆脱政府部门的直接控制 2。在加入WTO后,中国的财务管理进人了一个全新的阶段3,企业对财务管理的重视程度明显提高。随之而来,企业对财务管理工具的使用也越来越广泛 4。人工智能 5、大数据 6、云计算 7、区块链 8 和深度学习 9等先进技术在财务管理中都有应用,这些应用主要存在信息化程度低、信息化管理模式滞后、数据缺乏共享性等问题 10。其中,李孝清等 111开发的智能化餐饮企业财务管理平台,曾荣快等 12 1开发的某市公安局财务管理系统平台,主要存在场景化、个性化不足,财
6、务工作人员的沟通能力、创新能力和组织能力等无法用系统模拟等一系列问题。在智能化的医院财务内控管理方面,主流的医院财务管理方法主要有智能识别、VPA机器人、RPA机器人、AI中心、数据算法模型库 13等。目前基于BP神经网络的财务管理的研究成果包括:章银平 141以MATLAB作为仿真平台、BP神经网络作为模型算法构建出的企业财务分析模型,该模型可对传统财务管理模式进行优化;李晓璐 15提出基于BP神经网络的企业财务管理风险预测实证分析方法,参考现有的研究成果基金项目:张家口市2 0 2 2 年度社会科学研究课题(2 0 2 2 0 53)作者简介:马宇霆(198 7 一),男,本科,初级会计,
7、研究方向为医院财务管理。39.文献标志码:ABased on BP Neural NetworkMA Yuting以确定指标,借助CSMAR数据库来补齐所缺失数据,利用BP神经网络筛选出合适的样本,借助MATLAB等软件将Logistic回归预测结果及主成分分析预测的结果与使用BP神经网络预测的企业财务管理风险结果作对照。目前的智能化医院财务内控管理研究主要存在的问题,除了现有系统过于落后等问题外,最为突出的是财务系统本身智能化程度不够高,以及已有的智能算法的应用设计创新性不强。本文从BP神经网络和医院财务管理角度出发,在信息化条件下,创新提出一种医院财务内控管理的智能化方法。经验证,本文方法
8、在医院的财务信用预测方面具备较好的准确性。1方法1.1网络模型神经网络由多个神经元组成,主要包括输入层、隐藏层、输出层、权重、偏置和激活函数(Activation Function)等组成部分。输入层接收的医院财务数据,隐藏层处理输人层输入的数据,并传递给下一层;输出层输出辅助医院财务决策的结果数据。图1是一个典型的3层神经网络结构。该模型有1个隐藏层,输人和输出层各有个节点。lnMicrocomputer Applications Vol.39,No.11,2023a1P2a2.Pm图1BP神经网络基本结构图2 是每个神经元模型的结构。代表i神经元的输人值,代表i神经元的连接权重值,0 是阈
9、值,y代表i神经元的输出值。XX2-X3-由此产生的前向传播计算公式如下:y=f(Zwidi-0)=1模型中的每个神经元会将医院财务数据的计算结果通过一个激活函数处理得到输出。引人激活函数的目的是增加神经网络的表达能力,防止输人医院财务数据是0、输出结果数据也是0 等类似的僵化的计算结果。本文采用 Sigmoid函数作为实验用的激活函数。函数表达式如下:Sigmoid(a)=图3是Sigmoid函数的图像。1.21.0F0.8F0.60.4F0.20-0.2-6-4-202468图3Sigmoid函数的图像1.2网络训练神经网络的训练过程是通过不断调整网络中的权重和偏置来实现的,目的是让网络能
10、够准确地按照输人的医院财务数据的预测输出结果。具体的训练过程一般包括以下几个步骤:1)训练用的医院财务数据集预处理。2)随机初始化网络中的权重和偏置,将输入数据通过网络进行前向传播,计算网络的输出结果,并通过损失函数衡量输出结果与真实结果之间的误差。3)采用梯度下降的反向传播算法计算每个神经元对损失函数的贡献,并更新网络的权重和偏置,使损失函数下降。4)重复执行以上步骤直到训练误差满足预设条件或者基金项目隐藏层达到预定的训练次数。输入层输出层Pi-mW1W2W3Wn图2 每个神经元模型的结构11+e微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第11期设l代表隐藏层的节点数,n代表输人层的节点数,k代
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