基于KNN算法的财政预算监督方法.pdf

"基于KNN算法的财政预算监督方法" 本文提出了一种基于KNN算法的财政预算监督方法，以解决预算单位不按照预算绩效使用财政资金的问题。该方法基于语义分析的原理，提取交易报文中的特征项，快速判断各类交易报文所属的预算类别。该方法的优点在于减少了人力成本，提高预算绩效考核的准确性和实时性。 KNN算法是机器学习中的一种常用分类算法，通过计算样本之间的相似度来判断样本的类别。本文中，作者使用了改进的KNN算法来提高预算绩效考核的准确性。在该方法中，首先利用报文得到初始结果集，然后改进传统的KNN算法，弱化训练集的噪声数据并对其特征值加权，最后将训练集分层得到报文分类结果。 该方法的实验结果表明，其在报文分类检测任务中的真正类率（TPR）和真负类率（TNR）分别达到了89.67%和88.42%，且分类时间较短。这表明该方法可以为预算绩效考核提供新思路和方法。 本文的贡献在于提出了一种基于KNN算法的财政预算监督方法，以解决预算单位不按照预算绩效使用财政资金的问题。该方法可以减少人力成本，提高预算绩效考核的准确性和实时性，为财政预算绩效考核提供新的思路和方法。 知识点： 1. KNN算法是一种常用分类算法，通过计算样本之间的相似度来判断样本的类别。 2. 语义分析是提取交易报文中的特征项，以快速判断各类交易报文所属的预算类别。 3. 改进的KNN算法可以弱化训练集的噪声数据，并对其特征值加权，以提高预算绩效考核的准确性。 4. 预算绩效考核是财政预算管理模式的一种，以结果为导向，对财政资金进行编制预算并对结果进行分析评价。 5. 本文提出的方法可以减少人力成本，提高预算绩效考核的准确性和实时性，为财政预算绩效考核提供新思路和方法。 本文提出了一种基于KNN算法的财政预算监督方法，以解决预算单位不按照预算绩效使用财政资金的问题。该方法可以减少人力成本，提高预算绩效考核的准确性和实时性，为财政预算绩效考核提供新的思路和方法。