孔屏,吳菲

（武漢市第三醫(yī)院財(cái)務(wù)科，湖北武漢 430000）

1 引言

采用信息化的處理技術(shù)和信息管理平臺(tái)構(gòu)建財(cái)務(wù)信息化處理模型，通過(guò)智能化的信息處理技術(shù)[1]，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，采用嵌入式控制技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)[2]，構(gòu)建數(shù)據(jù)處理模塊和信息處理平臺(tái)，提高財(cái)務(wù)信息管理能力。因此，相關(guān)的財(cái)務(wù)信息管理方法研究受到人們的極大重視。

從廣義上講，國(guó)外財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)研發(fā)優(yōu)勢(shì)在于軟件上，國(guó)外為滿足高度現(xiàn)代化的管理制度和審計(jì)要求研發(fā)了集成化的財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)。國(guó)內(nèi)在80年代中期才有學(xué)者提出相關(guān)領(lǐng)域的研究。文獻(xiàn)[3]提出基于B/S架構(gòu)技術(shù)，針對(duì)醫(yī)院的財(cái)務(wù)管理需求，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理系統(tǒng)；文獻(xiàn)[4]提出采用Java語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)，結(jié)合開(kāi)源網(wǎng)站進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)布局，設(shè)計(jì)多模塊構(gòu)建了教學(xué)經(jīng)費(fèi)的管理系統(tǒng)。但上述方法均因?qū)ω?cái)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性挖掘不足，不能深入探索財(cái)務(wù)管理的深層次線性關(guān)系，導(dǎo)致運(yùn)算冗余，效率較低。為此，本文提出基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)。采用B/S構(gòu)架體系，進(jìn)行財(cái)務(wù)結(jié)算部門(mén)的軟件開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)，首先進(jìn)行系統(tǒng)總體構(gòu)架分析，在Struts 框架下設(shè)計(jì)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)信息特征提取，根據(jù)對(duì)財(cái)務(wù)信息的特征提取結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析，展示了本文方法在提高財(cái)務(wù)信息管理能力方面的優(yōu)越性能。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)及模塊結(jié)構(gòu)分析

采用財(cái)務(wù)關(guān)聯(lián)特征分析和大數(shù)據(jù)線性控制組合的方法，構(gòu)建財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的信息處理終端平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的信息化控制。為了實(shí)現(xiàn)基于行為交互的財(cái)務(wù)結(jié)算部門(mén)財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)，結(jié)合視覺(jué)參數(shù)分析，通過(guò)環(huán)境參數(shù)和物理信息參數(shù)采集，構(gòu)建財(cái)務(wù)信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析模型，結(jié)合信息交互和多元參數(shù)組合控制，構(gòu)建底層數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合REST、AJAX 等多種web 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征分析的方法，設(shè)計(jì)系統(tǒng)的MVC 設(shè)計(jì)和頂層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，采用三層體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，構(gòu)建財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示。

在圖1所示的財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的三層體系結(jié)構(gòu)中，底層模塊通過(guò)企業(yè)級(jí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的分層構(gòu)架方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)信息的流程和自適應(yīng)控制，建立信息處理終端模塊，采用業(yè)務(wù)邏輯控制和SQL語(yǔ)句作為控制指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)信息交叉編譯操作，得到財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的功能體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖1 財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型

圖2 財(cái)務(wù)自動(dòng)化管理系統(tǒng)的功能體系結(jié)構(gòu)

根據(jù)圖2的功能模塊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，采用數(shù)據(jù)交流和協(xié)作辦公的聯(lián)合管理和信息化融合的方法，結(jié)合高層次的業(yè)務(wù)用戶和特定領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)識(shí)別的方法，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息管理過(guò)程中的數(shù)據(jù)融合[5]。

3 財(cái)務(wù)信息關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

3.1 檢測(cè)財(cái)務(wù)信息關(guān)聯(lián)規(guī)則

在系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，融合財(cái)務(wù)信息和挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，采用稀疏性特征分析方法隨機(jī)測(cè)度分解關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)，得到財(cái)務(wù)信息的解釋變量參數(shù)根據(jù)樣本參數(shù)分布，構(gòu)建財(cái)務(wù)信息參數(shù)的回歸分析模型，得到回歸分析的計(jì)算公式：

式中，a表示樣本數(shù)據(jù)的分布系數(shù)；m表示數(shù)據(jù)的調(diào)節(jié)參數(shù)；t表示數(shù)據(jù)樣本極差；b表示數(shù)據(jù)的隨機(jī)分布參數(shù)[6]。根據(jù)財(cái)務(wù)信息的衰減特征，采用歸一化的均方根誤差分析方法，得到財(cái)務(wù)信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則集：

式中，v表示數(shù)據(jù)的衰減特征參數(shù)。根據(jù)財(cái)務(wù)信息歸一化處理結(jié)果，建立財(cái)務(wù)信息分布的特征分解模型：

結(jié)合面板數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，得到財(cái)務(wù)信息的模糊特征估計(jì)模型為：

采用模糊分段聚類方法，得到財(cái)務(wù)信息的特征分布集合表示為：

式中，di表示第i(i=1，2，…，n)類數(shù)據(jù)模糊聚類分段特征。由此實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息關(guān)聯(lián)規(guī)則檢測(cè)，根據(jù)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則檢測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息管理控制。

3.2 財(cái)務(wù)信息關(guān)聯(lián)規(guī)則融合

構(gòu)造財(cái)務(wù)信息化管理的模糊關(guān)系分布模型，采用大數(shù)據(jù)建模的方法，得到財(cái)務(wù)信息的關(guān)聯(lián)融合分布函數(shù)：

式中，smax和smin分別表示數(shù)據(jù)特征聚類的最大值和最小值。采用多維樣本方差檢測(cè)的方法，得到財(cái)務(wù)信息參數(shù)估計(jì)的模糊相關(guān)系數(shù)：

式中，σ2表示多維樣本方差。將上述結(jié)果結(jié)合灰度特征重組，得到財(cái)務(wù)信息的樣本數(shù)據(jù)的多維概率密度函數(shù)為：

采用線性相關(guān)分析方法，得到財(cái)務(wù)信息的量化評(píng)估模型為：

綜上分析，構(gòu)建財(cái)務(wù)信息管理的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型，根據(jù)信息挖掘結(jié)果，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)。

4 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)造及功能組件實(shí)現(xiàn)

構(gòu)建財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的Oracle關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，采用底層數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法，開(kāi)發(fā)財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)和優(yōu)化設(shè)計(jì)，利用共享SQL 技術(shù)構(gòu)建多線索結(jié)構(gòu)，通過(guò)SSH 架構(gòu)協(xié)議設(shè)計(jì)[7]，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)融合，設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有易于維護(hù)、運(yùn)行效率快的優(yōu)勢(shì)，在Spring 框架和Hibernate 框架下實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的XML格式配置[8]，設(shè)計(jì)的財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu)包括五個(gè)功能子模塊供用戶選擇，分別為財(cái)務(wù)信息登記模塊、財(cái)務(wù)報(bào)賬模塊、消息管理模塊、考勤管理模塊以及出入登記模塊等，結(jié)合財(cái)務(wù)管理和用戶審批流轉(zhuǎn)管理，設(shè)計(jì)身份驗(yàn)證和子菜單功能結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)的功能模塊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)的功能模塊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

根據(jù)上述系統(tǒng)組件設(shè)計(jì)，采用MVC分層設(shè)計(jì)思想中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分層控制，采用多種web數(shù)據(jù)格式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加載和程序編譯控制，完成財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。

5 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

采用數(shù)據(jù)分析仿真的方法，進(jìn)行財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試設(shè)計(jì)，結(jié)合SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，設(shè)計(jì)系統(tǒng)的登錄模塊如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)登錄模塊

在此基礎(chǔ)上，分析財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，得到描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

根據(jù)表1的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，回歸分析數(shù)據(jù)，得到結(jié)果見(jiàn)表2。分析表2得知，采用本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠?qū)ω?cái)務(wù)管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)量化分析，得到較為詳細(xì)的參數(shù)分析結(jié)果，具有較好的財(cái)務(wù)信息關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)量化分析能力。

表1 財(cái)務(wù)信息管理信息的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

表2 系統(tǒng)的參數(shù)分析結(jié)果

測(cè)試系統(tǒng)的財(cái)務(wù)信息管理效果評(píng)估，得到結(jié)果如圖5所示，與傳統(tǒng)方法1（文獻(xiàn)[3]方法）和傳統(tǒng)方法2（文獻(xiàn)[4]方法）相比，本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)平均降低了耗材開(kāi)銷12%，財(cái)務(wù)信息管理的工作效率平均提升64%，差錯(cuò)率平均降低53．7%。

圖5 財(cái)務(wù)信息管理效果對(duì)比結(jié)果

6 結(jié)束語(yǔ)

為提高財(cái)務(wù)信息管理能力，本文設(shè)計(jì)了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)。結(jié)合REST、AJAX等多種web數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征分析的方法，設(shè)計(jì)了財(cái)務(wù)信息管理的MVC設(shè)計(jì)和頂層結(jié)構(gòu)，構(gòu)造財(cái)務(wù)信息化管理的模糊關(guān)系分布模型，建立財(cái)務(wù)信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型，根據(jù)信息挖掘結(jié)果，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)。研究得知，設(shè)計(jì)的系統(tǒng)工作效率較高，差錯(cuò)率較低。