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E时代中小企业管理信息化及相关问题研究
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作者：
赵冠华
赵天燕
朱玮
邓金花
年份：2009
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 会议论文
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描述：业信息化现状、存在问题和误区的基础上,借鉴国外信息化建设发展模式与经验,提出符合我国国情的信息化发展道路、指导方针和策略模式,力图从理论和实践两个方面对中小企业信息化发展提出切实可行的政策建议和应对措施。
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改善我国上市公司绩效评价体系的几点思考
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作者：
赵冠华
邓金花
来源：
齐鲁珠坛
年份：2008
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
企业绩效评价体系
上市公司
非财务指标
国有企业
评价技术
绩效评价指标体系
评价主体
企业经营绩效
未来发展
国有资本金
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描述：企业绩效评价是评价技术在经济领域内的具体应用,它是在管理学和会计学的基础上,运用计量经济学原理等来深入分析企业经营管理过程,总结评估企业现状,预期企业未来发展。随着企业竞争环境和信息技术的
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基于二次Renyi熵的非迭代最小二乘支持向量机预测模型
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作者：
赵冠华
来源：
计算机应用
年份：2009
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
二次Renyi熵
最小二乘支持向量机
标准支持向量机
非迭代
因子分析
财务困境预测
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描述：其他模型,且有较好的稳定性。实证分析表明,将二次Renyi熵引入企业财务困境预测领域是成功的,同时,通过对原始输入变量进行显著性检验、因子分析处理,减少了输入变量个数,预测正确率达到了88%,说明因子分析法是有效的。
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基于Renyi熵的LS-SVM财务困境预测模型
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作者：
赵冠华
来源：
计算机工程与设计
年份：2010
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
Renyi熵
最小二乘支持向量机
支持向量机
因子分析
财务困境预测
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描述：了这一改进算法的实现步骤。实验结果表明,该算法无论是训练样本的数量还是训练时间,都显著优于传统的最小二乘支持向量机以及标准支持向量机预测模型。
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ERP的主要管理理念以及在会计中的应用
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作者：
赵冠华
来源：
齐鲁珠坛
年份：2004
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
管理理念
供应链管理
会计核算
ERP系统
成本管理
企业资源系统
获利能力分析
管理思想
财务管理
精益生产
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描述：随着互联网的发展和应用的普及,以网络为代表的信息技术的发展给企业带来了巨大的生机。网络革命把许多事物都"信息化"了。在这个背景下,人类最古老的行业之一--"会计"正经历着一场新的变革。而ERP(Enterprise Resources Planning)在
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《管理会计》MCAI课件系统的设计与制作
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作者：
赵冠华
来源：
计算机与现代化
年份：2002
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
MCAI
多媒体
课件
管理会计
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描述：对《管理会计》MCAI系统的主要功能、制作等进行了叙述 ,并对课件制作中的声音问题、动画实现、利用库提高开发效率以及网上多媒体功能的实现等关键性技术问题进行了深入的探讨。
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基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式LS-SVM财务困境预测模型研究
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作者：
赵冠华
来源：
运筹与管理
年份：2011
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
邻域粗糙集
对偶约束
最小二乘支持向量机
遗传算法
财务困境预测
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描述：确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的。
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基于熵的最小二乘支持向量机增长记忆算法与实证分析
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作者：
赵冠华
来源：
运筹与管理
年份：2010
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
最小二乘支持向量机
信息熵
增长记忆算法
SVM
财务困境预测
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描述：该算法与传统LS-SVM以及标准SVM的分析比较，可以看出，在ST前1~3年的不同时点上，基于熵的LS-SVM增长记忆算法无论是训练样本的数量还是运算时间，都显著优于传统的LS-SVM以及标准的SVM，证实了将信息熵和增长记忆算法应用于企业财务困境预测的有效性和优越性。
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基于遗传算法和熵的缩减记忆式LS-SVM财务困境预测模型研究
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作者：
赵冠华
来源：
运筹与管理
年份：2010
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
遗传算法
信息熵
最小二乘支持向量机
缩减记忆算法
财务困境预测
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描述：及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
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多媒体“基础会计CAI”系统的设计与实现
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作者：
赵冠华
来源：
计算机与现代化
年份：2000
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
基础会计
CAI
多媒体技术
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描述：讨论了基础会计 CAI系统的设计与实现方法 ,尤其是对多媒体技术在 CAI中的应用进行了探讨 ,对系统的主要特色进行了评价。
