CN118505409A - 一种用于科研项目的支出自动归集系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，属于财务信息技术领域，其系统包括特征模块、框架模块、模型创建模块与归集模块，通过分析科研项目财务数据和税收政策，识别财务特征，然后确认规则并建立映射框架，汇总历史数据并创建映射模型，利用模型与对应算法构建自动归集系统，实现自动化的映射框架，减少手动录入错误，提高了财务数据的准确性，有助于更好地预测财务支出，并增强财务决策的信息支持，简化财务管理流程，提高了操作效率。

Description

一种用于科研项目的支出自动归集系统

技术领域

本发明涉及财务信息技术领域，尤其涉及一种用于科研项目的支出自动归集系统。

背景技术

科研项目管理在执行过程中涉及到复杂的财务管理问题，由于其特殊性，往往涉及到特定的财务口径和税收政策，这要求相关的财务管理系统不仅要具备一般性的会计处理能力，还需对科研项目的财务特征进行深度分析和应用。在现行技术中，财务管理软件能够在一定程度上处理和记录日常的财务交易数据，但这些系统通常在处理特定领域如科研项目的相关财务数据时缺乏足够的灵活性和针对性。

因此，本发明提供的一种用于科研项目的支出自动归集系统。

发明内容

本发明提供的一种用于科研项目的支出自动归集系统，通过分析科研项目财务数据和税收政策，识别财务特征，然后确认规则并建立映射框架，汇总历史数据并创建映射模型，利用模型与对应算法构建自动归集系统，实现自动化的映射框架，减少手动录入错误，提高了财务数据的准确性，有助于更好地预测财务支出，并增强财务决策的信息支持，简化财务管理流程，提高了操作效率。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，包括：

特征模块：分析科研项目的财务口径的相关数据，同时识别适用于科研项目的税收优惠政策，根据分析结果与所述税收优惠政策确定所述科研项目的核心财务特征；

框架模块：根据所述核心财务特征确定不同财务口径下的分录-识别规则，并以所述分录-识别规则建立映射框架；

模型创建模块：汇总识别历史财务数据，并确定支出模式，根据所述核心财务特征与所述支出模式基于映射框架创建映射模型；

归集模块：根据所述映射模型结合生物免疫系统建立自动归集系统，实现对账目的归集。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，特征模块，包括：

归类单元：以会计口径、加计扣除口径与高新口径为第一口径确定不同财务口径的分类-归类法，根据所述分类-归类法分析科研项目财务数据，并识别每笔科研项目财务数据的属性，按照识别结果对科研项目财务数据进行归类；

核心确定单元：研究当前适用于科研项目的税收优惠政策，根据归类结果与所述税收优惠政策提取科研项目的财务特征，对会计口径与税务口径进行第一差异分析，同时，对会计归规则与税务规则进行第二差异分析，根据第一差异与第二差异对财务特征进行筛选，得出核心财务特征。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，核心确定单元，包括：

第一差异块：分析会计口径与税务口径的差异，确定不同口径下的数据处理方式，得出第一差异；

第二差异块：分析会计规则与税务规则的差异，确定影响财务数据分类的关键异同点，得出第二差异；

影响因素块：分别分析所述财务特征与第一差异和第二差异之间的关系，并确定所述财务特征在不同口径下的识别和处理方式的影响因素；

核心特征块：根据财务特征与第一差异和第二差异之间的关系与对应的影响因素构建财务特征规则框架，并使用所述财务特征规则框架对所述财务特征中每一项的重要性进行评估，根据评估结果对财务特征进行筛选，进而得出核心财务特征。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，框架模块，包括：

规则确定单元：根据会计准则，确定所有核心财务特征在会计记账中的处理规则，根据税法与相关政策，确定所有核心财务特征在税务处理上的具体规则；

方法确定单元：对比所述处理规则与具体规则，得出每个核心财务特征在会计口径与税务口径下的第三差异，并对第三差异的产生原因进行分析，确定在不同财务口径下对应核心财务特征的识别方法；

框架确定单元：基于核心财务特征结合所述第三差异与识别方法确定分录-识别规则，进而根据所述分录-识别规则确定映射框架。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，模型创建模块，包括：

支出模式确定单元：按照费用类型对历史财务数据进行分类，对每一类历史财务数据进行初步分析，根据初步分析结果识别对应类别财务数据的显著趋势，同时，确定对应类别财务数据的关键性指标，根据同一类别财务数据的显著趋势与关键性指标，识别科研项目在不同周期内的第一支出模式；

支出模式细化单元：基于所述第一支出模式利用统计分析方法分析同一类别财务数据对应的关键性指标与显著趋势，根据所述关键性指标出现频次确定第二支出模式，根据科研项目的不同阶段识别第三支出模式；

标准确定单元：将第二支出模式与第三支出模式与实际支出模式进行对比，根据对比结果确定科研项目的标准支出模式；

构建单元：综合核心财务特征、标准支出模式与映射框架得出科研项目财务的完整视图，根据所述完整视图构建映射模型。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，构建单元，包括：

权重块：分析所述核心财务特征在科研项目整体健康中的重要性，结合植物生长算法确定核心财务特征在映射模型中的核心权重；

优化块：分析历史科研项目中对应的历史标准模式和变动支出模式的区别，并建立支出分类体系，对所述标准支出模式进行优化，得出对应科研项目的优化支出模式；

模型块：根据映射框架关联核心财务特征、优化支出模式与科研项目目标和财务活动，并确立映射逻辑，根据所述映射逻辑确定不同财务活动对科研项目的财务健康状态的影响，进而确定科研项目的完整视图，并结合所述核心权重构建映射模型。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，归集模块，包括：

识别单元：收集过往财务账目数据，并确定正常支出与异常支出，参照生物免疫系统的原理，生成初始抗体库，根据所述初始抗体库识别正常支出模式与异常支出模式；

匹配单元：根据初始抗体库确定正常支出模式，对所述正常支出模式设计匹配机制，允许抗体与新支出数据进行匹配，同时，评估抗体与支出模式的匹配程度，选择匹配程度高出预设阈值的第一抗体，并对所述第一抗体使用克隆选择算法进行复制，复制的数量与抗体的匹配程度成正比，得出第一复制抗体；

变异单元：对所述第一复制抗体进行随机变异，产生第二抗体，设置抗体浓度调节规则，并对变异后的第二抗体进行竞争选择，设定选择百分比，并基于所述选择百分比选择匹配程度更高的第三抗体，同时将匹配程度低的抗体从初始抗体库移除，其中第三抗体是第二抗体的子集；

自动归集单元：将所述第三抗体进行存储，结合存储内容与映射模型生成支出自动归集系统，对支出进行自动归集。

本发明提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，匹配单元，包括：

计算块：计算抗体与新支出数据的匹配程度；

；其中，表示抗体与新支出数据的匹配程度，表示支出类别的数量；表示第k个支出类别；表示第k个支出类别的匹配权重；表示抗体在第k个支出类别的数据集合；表示新支出数据在第k个支出类别的数据集合；t表示时间参数；表示与交集中支出数据值总数；表示与交集中的第i1个支出数据值；表示与交集中的第i1个支出数据值在时间t下的时间权重；表示与交集中的第i1个支出数据值在时间t下的优先级；表示与并集中支出数据值总数；表示与并集中的第i2个支出数据值；表示与并集中的第i2个支出数据值在时间t下的时间权重；表示与并集中的第i2个支出数据值在时间t下的优先级。

与现有技术相比，本申请的有益效果如下：通过分析科研项目财务数据和税收政策，识别财务特征，然后确认规则并建立映射框架，汇总历史数据并创建映射模型，利用模型与对应算法构建自动归集系统，实现自动化的映射框架，减少手动录入错误，提高了财务数据的准确性，有助于更好地预测财务支出，并增强财务决策的信息支持，简化财务管理流程，提高了操作效率。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种用于科研项目的支出自动归集系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，如图1所示，包括：

特征模块：分析科研项目的财务口径的相关数据，同时识别适用于科研项目的税收优惠政策，根据分析结果与所述税收优惠政策确定所述科研项目的核心财务特征；

框架模块：根据所述核心财务特征确定不同财务口径下的分录-识别规则，并以所述分录-识别规则建立映射框架；

模型创建模块：汇总识别历史财务数据，并确定支出模式，根据所述核心财务特征与所述支出模式基于映射框架创建映射模型；

归集模块：根据所述映射模型结合生物免疫系统建立自动归集系统，实现对账目的归集。

该实施例中，分录-识别规则详细定义了如何根据会计和税务规则识别和记录核心财务特征，包括账户入账、金额计量和信息披露的具体操作。

该实施例中，映射框架与映射模型的区别：映射框架用于将核心财务特征的处理和记账规则与实践中的账务处理相对应，结合了处理规则、具体规则和识别方法，确保在全面核算和税务申报时的一致性和准确性，为建立映射关系提供支持的整体结构和体系，包括数据的收集、整理、分析和处理过程，注重于映射过程中的指导原则和规范；映射模型更注重于映射关系的具体实现，是映射框架下发展出的具体的规则、算法或表达形式，用以确立不同体系或标准间的对应关系，以数据结构、数学公式或编程逻辑的方式来表现。两者的区别在于，映射框架提供映射工作的统筹指导和支持体系，而映射模型则关注于这些指导下的具体实现，两者相辅相成，映射框架确保映射工作的正确性和有效性，映射模型则关注如何实际执行这些映射任务。

该实施例中，核心财务特征包括科研项目的收入和支出模式、成本结构、现金流量、盈利性指标、资产和负债状态以及税收情况。

该实施例中，分录-识别规则具体是针对每一笔财务事项如何识别、归类和记录的标准程序；包括对不同财务事项的描述、对应的会计科目编码、及其对财务报表的影响；规则可能会指定录入条件、相关联的税务处理、以及如何在不同情况下调整财务分录。

该实施例中，核心财务特征确定的分录-识别规则是制定一个框架，根据科研项目的各个核心财务特征，创立一套标准规则，使得系统可准确地将会计事项自动归类至正确的会计科目。比如，根据税收优惠政策的具体要求，自动识别合资格的研发支出并将其记录为相应的税收优惠科目等。

该实施例中，支出模式包括第一支出模式、第二支出模式与第三支出模式；第一支出模式是在对历史财务数据进行初步分类和分析的基础上确定的模式，识别了在不同周期内某一科研项目费用类型的显著趋势和关键性指标；第二支出模式是在第一支出模式的基础上，通过统计分析方法进一步细化出来的，考虑了关键性指标与趋势的相关性和出现频次，提供了更为具体的支出特征识别；第三支出模式是根据项目的不同阶段，综合第一和第二支出模式，进一步识别出的紧密贴合各阶段需求的支出模式，会针对特定阶段的项目需要，如研发初期、中期或是成果转化阶段等，提供更为精确的支出预测和管理。

该实施例中，支出归集系统的具体步骤是通过模仿生物免疫系统，建立初始抗体库以辨别正常与异常支出，经匹配、变异和选择，形成高效支出归集系统。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过分析科研项目财务数据和税收政策，识别财务特征，然后确认规则并建立映射框架，汇总历史数据并创建映射模型，利用模型与对应算法构建自动归集系统，实现自动化的映射框架，减少手动录入错误，提高了财务数据的准确性，有助于更好地预测财务支出，并增强财务决策的信息支持，简化财务管理流程，提高了操作效率。

实施例2：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，特征模块，包括：

归类单元：以会计口径、加计扣除口径与高新口径为第一口径确定不同财务口径的分类-归类法，根据所述分类-归类法分析科研项目财务数据，并识别每笔科研项目财务数据的属性，按照识别结果对科研项目财务数据进行归类；

核心确定单元：研究当前适用于科研项目的税收优惠政策，根据归类结果与所述税收优惠政策提取科研项目的财务特征，对会计口径与税务口径进行第一差异分析，同时，对会计归规则与税务规则进行第二差异分析，根据第一差异与第二差异对财务特征进行筛选，得出核心财务特征。

该实施例中，分类-归类法指的是将科研项目财务数据依照特定的标准进行划分和整理的方法，过程是使用会计口径、加计扣除口径和高新口径这三种不同的财务衡量标准来对数据进行分类和归档。

该实施例中，分析科研项目数据的过程是收集科研项目的财务数据之后，识别并标记每笔财务数据的属性，应用分类-归类法，按照已识别的属性对数据进行归类。

该实施例中，财务特征包括科研项目在不同财务口径下的数据表现，如收入、成本、费用、盈利等，还包括加计扣除口径下的研发支出合格额和高新口径下的高新技术科研项目识别等。

该实施例中，第一差异分析与第二差异分析的过程：第一差异分析是比较会计口径与税务口径下的数据差异，主要分析会计报表与税务申报间的不同处理方式，例如税前扣除项目的差异；第二差异分析是研究会计规则与税务规则的差异，特别是对于税收优惠政策的识别和应用。

该实施例中，筛选的过程是基于第一差异和第二差异分析的结果，选择出最具代表性或影响力的财务特征，即核心财务特征，这些特征将用于进一步的分析和决策，通过筛选，可以确定哪些财务特征对科研项目税收优惠政策具有关键性影响。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过分类-归类法按财务口径处理科研项目数据，确定会计与税务的差异，并结合税收优惠政策提取财务特征，通过差异分析精准筛选出核心财务特征，提高科研项目财务数据处理的精确度，确保科研项目充分利用税收优惠，优化税务筹划，增强财务数据的分析和使用价值。

实施例3：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，核心确定单元，包括：

第一差异块：分析会计口径与税务口径的差异，确定不同口径下的数据处理方式，得出第一差异；

第二差异块：分析会计规则与税务规则的差异，确定影响财务数据分类的关键异同点，得出第二差异；

影响因素块：分别分析所述财务特征与第一差异和第二差异之间的关系，并确定所述财务特征在不同口径下的识别和处理方式的影响因素；

核心特征块：根据财务特征与第一差异和第二差异之间的关系与对应的影响因素构建财务特征规则框架，并使用所述财务特征规则框架对所述财务特征中每一项的重要性进行评估，根据评估结果对财务特征进行筛选，进而得出核心财务特征。

该实施例中，不同口径下的数据处理方式包括，会计口径：通常遵循会计准则或会计政策，强调财务报表的真实性和公允性，用于向股东、投资者等外部利益相关者展示科研项目的财务状况；税务口径：遵循税法规定，重在计算应纳税额，强调对税收政策的遵守。

该实施例中，财务特征如何在不同口径（会计和税务）下变现，即同一财务事项在会计报表中的表示可能与税务申报中的表示不同，这些变现的方式可能会影响财务特征的解读和使用。例如，在税务上允许的抵扣和会计上的费用确认可能不同，这对于评估公司的税负和盈利能力是重要的。

该实施例中，关键异同点包括收入确认的时间点，成本费用的扣除规则，资产的折旧方法，不同类型支出的可扣除性，具体税收优惠政策的适用条件等。

该实施例中，第一差异是会计口径和税务口径在确认、计量、报告财务事项上存在的差别。比如，同一笔业务，会计上可能已经确认为收入，而税法上可能要到实际收款时才能确认为应税收入。

该实施例中，第二差异是指会计规则与税务规则在具体要求上的不同，例如会计上允许的费用税法可能不允许抵扣，或者会计折旧和税务折旧使用的方法和年限的不同。

该实施例中，影响因素包括科研项目的行业规范、会计政策、税收政策、科研项目经营战略，以及市场和宏观经济环境等。

该实施例中，财务特征规则框架是用于评估和识别科研项目财务特征中哪些是对科研项目决策最为关键的，考虑因素包括各种内外部因素如财务指标、业务环境、法规要求等。

该实施例中，筛选过程是使用上述框架进行评估，按照一定的权重和标准，确定各项财务特征的重要性，最后选择出对科研项目决策、税收规划、内外部报告等最有影响的那些财务特征作为核心财务特征，这些核心财务特征会是决策者最关注的焦点。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过差异分析块对会计与税务的处理方式及其规则的关键异同进行分析，影响因素块确定财务特征在不同口径下的处理影响因素，并构建规则框架评估重要性，筛选核心财务特征，强对财务数据分类和处理的控制能力，帮助科研项目聚焦关键财务信息，优化资源配置和管理效率。

实施例4：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，框架模块，包括：

规则确定单元：根据会计准则，确定所有核心财务特征在会计记账中的处理规则，根据税法与相关政策，确定所有核心财务特征在税务处理上的具体规则；

方法确定单元：对比所述处理规则与具体规则，得出每个核心财务特征在会计口径与税务口径下的第三差异，并对第三差异的产生原因进行分析，确定在不同财务口径下对应核心财务特征的识别方法；

框架确定单元：基于核心财务特征结合所述第三差异与识别方法确定分录-识别规则，进而根据所述分录-识别规则确定映射框架。

该实施例中，第三差异是对上述第一差异和第二差异进行具体化，进入到单个财务特征层面的分析，着重点是如何在不同的处理规则（会计和税务）中为每个具体的核心财务特征制定明确、具体的识别和计量方法。例如，对于收入，会计口径和税务口径下具体识别时间点的差异；对于某项特定的费用，不同口径下是否可扣认的差异及其具体扣除条件；对于某类资产（如无形资产），会计口径下的摊销规则与税务口径下的税法要求之间的具体对照。

该实施例中，处理规则是指导核心财务特征在会计记账中如何认定、计量和报告，这些规则基于会计准则，例如国际财务报告准则（IFRS）或美国通用会计原则（US GAAP）。

该实施例中，具体规则是指导核心财务特征在税务处理中应遵循的规则，这些规则基于税法和相关政策，确保企业遵守税法，正确计算并声明税务负债。

该实施例中，识别方法是用来在不同的财务口径下识别核心财务特征，使用不同的会计或税法标准来评估相同的财务数据。

该实施例中，产生原因分析的具体过程是解释为什么会产生上述第三差异，需要深入分析不同规则背后的原则、标准和目的，以及如何应用到具体案例中，进而理解导致差异的根本因素。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：规则确定单元依会计准则及税法确立核心财务特征的处理规则，方法确定单元对比规则得出第三差异，并分析原因确定识别方法，框架确定单元据此建立映射框架和规则，保障了会计记账和税务处理的规范一致性和透明性，深入理解不同口径下的财务特征，提高财务数据的准确性和可靠性，系统化的映射框架提升了核心财务特征的处理效率和认定准确性。

实施例5：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，模型创建模块，包括：

支出模式确定单元：按照费用类型对历史财务数据进行分类，对每一类历史财务数据进行初步分析，根据初步分析结果识别对应类别财务数据的显著趋势，同时，确定对应类别财务数据的关键性指标，根据同一类别财务数据的显著趋势与关键性指标，识别科研项目在不同周期内的第一支出模式；

支出模式细化单元：基于所述第一支出模式利用统计分析方法分析同一类别财务数据对应的关键性指标与显著趋势，根据所述关键性指标出现频次确定第二支出模式，根据科研项目的不同阶段识别第三支出模式；

标准确定单元：将第二支出模式与第三支出模式与实际支出模式进行对比，根据对比结果确定科研项目的标准支出模式；

构建单元：综合核心财务特征、标准支出模式与映射框架得出科研项目财务的完整视图，根据所述完整视图构建映射模型。

该实施例中，初步分析的具体过程是收集和整理历史财务数据；按照费用类型对数据进行分类，例如材料费、人工费、管理费等；对每一分类进行趋势分析，包括支出规模、变化趋势等；辨识与费用类别相关的季节性、周期性变化或其他规律确认数据中的异常点并分析其原因。

该实施例中，显著趋势是指在一定时期内财务数据展现出的明显的变化趋势或模式，比如费用的逐年增长、某些特定月份的费用增加等。

该实施例中，关键性指标是对财务状况和性能有深刻影响的指标，可能包括成本效益、支出的收益比、费用的变动率等。

该实施例中，识别科研项目在不同周期内的第一支出模式对应的具体过程是结合显著趋势和关键性指标，分析科研项目在不同时间周期内的支出规律；识别周期内常见的支出模式，例如项目初期的重资本投入或结题阶段的费用增加；利用历史数据对比，识别支出模式的一致性与差异性，形成第一支出模式。

该实施例中，第二支出模式与第三支出模式之间的差别是第二支出模式通过统计分析方法获得，侧重频次和统计规律；第三支出模式则根据项目的不同阶段及其特征进行识别，更加侧重于项目周期或发展阶段。

该实施例中，标准支出模式的确定过程是通过将第二支出模式和第三支出模式与实际支出模式进行对比分析；确定哪些模式反映了科研项目支出的正常规律；提炼这些规律性信息，形成标准化的支出模式。

该实施例中，完整视图是将科研项目的核心财务特征、标准支出模式和映射框架结合起来的一个全面的财务表示图；描述了科研项目的财务状况、支出行为和相应的会计及税务处理方式；便于理解和预测科研项目的财务表现，为决策提供支持。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过分析历史数据确定支出趋势和指标，识别并细化支出模式，对比实际模式以建立标准模式，构建财务视图及映射模型，明确分类费用的规律，为财务管理提供数据支持，有助于发现成本节约潜力，对科研项目预算和支出控制具有重要参考价值，促进科研项目财务透明度和效率。

实施例6：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，构建单元，包括：

权重块：分析所述核心财务特征在科研项目整体健康中的重要性，结合植物生长算法确定核心财务特征在映射模型中的核心权重；

优化块：分析历史科研项目中对应的历史标准模式和变动支出模式的区别，并建立支出分类体系，对所述标准支出模式进行优化，得出对应科研项目的优化支出模式；

模型块：根据映射框架关联核心财务特征、优化支出模式与科研项目目标和财务活动，并确立映射逻辑，根据所述映射逻辑确定不同财务活动对科研项目的财务健康状态的影响，进而确定科研项目的完整视图，并结合所述核心权重构建映射模型。

该实施例中，结合植物生长算法确定核心财务特征权重的具体过程是制定一个模型，参考植物生长过程中各个因素如光照、水分、营养等因素的相对重要性，类比于核心财务特征在整个科研项目中的作用；通过数据分析，确定这些财务特征对科研项目整体健康状态的影响程度；根据影响程度，赋予不同的权重，确保映射模型中重要的财务特征具有较高的权重，以便在分析和预测时更为突出。

该实施例中，支出分类体系是将科研项目中各种支出按类别进行细分的体系，如人员工资、材料购置、设备折旧等；目的是为了更好地追踪和管理不同类型的支出，便于分析和优化。

该实施例中，优化过程是通过分析历史上的标准支出模式和变动支出模式，识别出其中的不规律性和可能的浪费点；调整分类体系中的项目，合并或拆分支出类别，以便更合理地反映支出动向；应用统计和财务分析技术，优化预算分配和成本控制策略，制定更加高效的支出模式。

该实施例中，优化支出模式是指通过优化过程得出的、更有效率和成本效益更高的支出分类和使用模式。

该实施例中，映射逻辑是映射框架中用以关联核心财务特征、优化支出模式与科研项目的目标和活动的逻辑；确定哪些财务活动与项目目标紧密相关，以便于系统监控和便捷管理。

该实施例中，确定不同财务活动对项目财务健康状态影响的具体过程是通过分析科研项目的各项财务活动，如投资、支出、收益等，与项目的目标和活动之间的关系；

该实施例中，基于映射逻辑，建立财务活动与项目健康状况之间的联系是用定量分析来评估不同财务活动的影响力和作用，比如计算ROI（投资回报率）和ROE（股本回报率）；确定这些关系后，将它们综合在完整视图中，为财务决策提供支持；结合核心权重构建映射模型，以确保模型反映出最关键的财务指标和活动。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：利用植物生长算法计算核心财务特征权重，优化历史支出模式，构建与科研目标紧密关联的映射模型，强财务数据分析的准确性，有助于资源合理配置，提供了全面的财务健康视图，加强了对项目财务活动的监控和预测能力。

实施例7：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，归集模块，包括：

识别单元：收集过往财务账目数据，并确定正常支出与异常支出，参照生物免疫系统的原理，生成初始抗体库，根据所述初始抗体库识别正常支出模式与异常支出模式；

匹配单元：根据初始抗体库确定正常支出模式，对所述正常支出模式设计匹配机制，允许抗体与新支出数据进行匹配，同时，评估抗体与支出模式的匹配程度，选择匹配程度高出预设阈值的第一抗体，并对所述第一抗体使用克隆选择算法进行复制，复制的数量与抗体的匹配程度成正比，得出第一复制抗体；

变异单元：对所述第一复制抗体进行随机变异，产生第二抗体，设置抗体浓度调节规则，并对变异后的第二抗体进行竞争选择，设定选择百分比，并基于所述选择百分比选择匹配程度更高的第三抗体，同时将匹配程度低的抗体从初始抗体库移除，其中第三抗体是第二抗体的子集；

自动归集单元：将所述第三抗体进行存储，结合存储内容与映射模型生成支出自动归集系统，对支出进行自动归集。

该实施例中，正常支出模式与异常支出模式的区别在于，正常支出模式通常是企业常规、预期的支出行为，符合过往的财务数据和行业标准；异常支出模式则是不寻常的、可能指示着错误或欺诈行为的支出模式，不符合历史趋势或超出常规水平。

该实施例中，抗体是指支出数据的筛查标准。

该实施例中，匹配过程是将新支出数据与初始抗体库中识别出的正常支出模式进行比较；使用设计好的匹配机制来确定新支出是否符合已知的正常支出模式；根据新支出与正常模式的相似度评分来决定是否接受新支出。

该实施例中，复制数量与抗体的匹配程度成正比的例子是假设有一个抗体与正常支出模式匹配度为90%，而另一个为50%。在复制过程中，匹配度高的抗体会产生更多副本，例如复制9份，而匹配度低的可能只复制5份。

该实施例中，第一抗体是通过初始抗体库与新支出数据匹配并选择出来的、匹配程度高于预设阈值的抗体；第二抗体是对第一复制抗体进行随机变异后产生的，这一过程是为了增加抗体库的多样性，并尝试找到更优的匹配解决方案；第三抗体是在竞争选择过程中表现出更高匹配度的抗体的子集，它们是处理日后支出数据的优选抗体；第一复制抗体是按照匹配程度进行复制的第一抗体，用于后续的变异和选择过程。

该实施例中，堆积变异的具体过程是指对第一复制抗体进行的随机变更，它可能涉及到改变抗体的某些部分，以期望产生更好的匹配结果。

该实施例中，选择百分比的设定过程包括评估匹配程度，设立一个阈值，只有当抗体的匹配水平达到这个阈值以上才会被选为第三抗体，具体的公式是根据变异后第二抗体的匹配程度来确定，比如选出匹配度最高的前10%作为第三抗体。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过模仿生物免疫系统，建立初始抗体库以辨别正常与异常支出，经匹配、变异和选择，形成高效支出归集系统，提升财务监控能力，快速识别异常支出模式，保障对新型支出模式的适应能力和精度，增强系统的自我学习和演进能力，提高了财务整理效率和数据管理的智能化程度。

实施例8：

本发明实施例提供一种用于科研项目的支出自动归集系统，匹配单元，包括：

计算块：计算抗体与新支出数据的匹配程度；

；其中，表示抗体与新支出数据的匹配程度，表示支出类别的数量；表示第k个支出类别；表示第k个支出类别的匹配权重；表示抗体在第k个支出类别的数据集合；表示新支出数据在第k个支出类别的数据集合；t表示时间参数；表示与交集中支出数据值总数；表示与交集中的第i1个支出数据值；表示与交集中的第i1个支出数据值在时间t下的时间权重；表示与交集中的第i1个支出数据值在时间t下的优先级；表示与并集中支出数据值总数；表示与并集中的第i2个支出数据值；表示与并集中的第i2个支出数据值在时间t下的时间权重；表示与并集中的第i2个支出数据值在时间t下的优先级。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过模仿生物免疫系统，建立初始抗体库以辨别正常与异常支出，经匹配、变异和选择，形成高效支出归集系统，提升财务监控能力，快速识别异常支出模式，保障对新型支出模式的适应能力和精度，增强系统的自我学习和演进能力，提高了财务整理效率和数据管理的智能化程度。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，包括：

特征模块：分析科研项目的财务口径的相关数据，同时识别适用于科研项目的税收优惠政策，根据分析结果与所述税收优惠政策确定所述科研项目的核心财务特征；

框架模块：根据所述核心财务特征确定不同财务口径下的分录-识别规则，并以所述分录-识别规则建立映射框架；

模型创建模块：汇总识别历史财务数据，并确定支出模式，根据所述核心财务特征与所述支出模式基于映射框架创建映射模型；

归集模块：根据所述映射模型结合生物免疫系统建立自动归集系统，实现对账目的归集。

2.根据权利要求1所述的一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，特征模块，包括：

归类单元：以会计口径、加计扣除口径与高新口径为第一口径确定不同财务口径的分类-归类法，根据所述分类-归类法分析科研项目财务数据，并识别每笔科研项目财务数据的属性，按照识别结果对科研项目财务数据进行归类；

核心确定单元：研究当前适用于科研项目的税收优惠政策，根据归类结果与所述税收优惠政策提取科研项目的财务特征，对会计口径与税务口径进行第一差异分析，同时，对会计归规则与税务规则进行第二差异分析，根据第一差异与第二差异对财务特征进行筛选，得出核心财务特征。

3.根据权利要求2所述的一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，核心确定单元，包括：

第一差异块：分析会计口径与税务口径的差异，确定不同口径下的数据处理方式，得出第一差异；

第二差异块：分析会计规则与税务规则的差异，确定影响财务数据分类的关键异同点，得出第二差异；

影响因素块：分别分析所述财务特征与第一差异和第二差异之间的关系，并确定所述财务特征在不同口径下的识别和处理方式的影响因素；

核心特征块：根据财务特征与第一差异和第二差异之间的关系与对应的影响因素构建财务特征规则框架，并使用所述财务特征规则框架对所述财务特征中每一项的重要性进行评估，根据评估结果对财务特征进行筛选，进而得出核心财务特征。

4.根据权利要求1所述的一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，框架模块，包括：

规则确定单元：根据会计准则，确定所有核心财务特征在会计记账中的处理规则，根据税法与相关政策，确定所有核心财务特征在税务处理上的具体规则；

方法确定单元：对比所述处理规则与具体规则，得出每个核心财务特征在会计口径与税务口径下的第三差异，并对第三差异的产生原因进行分析，确定在不同财务口径下对应核心财务特征的识别方法；

框架确定单元：基于核心财务特征结合所述第三差异与识别方法确定分录-识别规则，进而根据所述分录-识别规则确定映射框架。

5.根据权利要求1所述的一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，模型创建模块，包括：

支出模式确定单元：按照费用类型对历史财务数据进行分类，对每一类历史财务数据进行初步分析，根据初步分析结果识别对应类别财务数据的显著趋势，同时，确定对应类别财务数据的关键性指标，根据同一类别财务数据的显著趋势与关键性指标，识别科研项目在不同周期内的第一支出模式；

支出模式细化单元：基于所述第一支出模式利用统计分析方法分析同一类别财务数据对应的关键性指标与显著趋势，根据所述关键性指标出现频次确定第二支出模式，根据科研项目的不同阶段识别第三支出模式；

标准确定单元：将第二支出模式与第三支出模式与实际支出模式进行对比，根据对比结果确定科研项目的标准支出模式；

构建单元：综合核心财务特征、标准支出模式与映射框架得出科研项目财务的完整视图，根据所述完整视图构建映射模型。

6.根据权利要求5所述的一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，构建单元，包括：

权重块：分析所述核心财务特征在科研项目整体健康中的重要性，结合植物生长算法确定核心财务特征在映射模型中的核心权重；

优化块：分析历史科研项目中对应的历史标准模式和变动支出模式的区别，并建立支出分类体系，对所述标准支出模式进行优化，得出对应科研项目的优化支出模式；

模型块：根据映射框架关联核心财务特征、优化支出模式与科研项目目标和财务活动，并确立映射逻辑，根据所述映射逻辑确定不同财务活动对科研项目的财务健康状态的影响，进而确定科研项目的完整视图，并结合所述核心权重构建映射模型。

7.根据权利要求1所述的一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，归集模块，包括：

识别单元：收集过往财务账目数据，并确定正常支出与异常支出，参照生物免疫系统的原理，生成初始抗体库，根据所述初始抗体库识别正常支出模式与异常支出模式；

匹配单元：根据初始抗体库确定正常支出模式，对所述正常支出模式设计匹配机制，允许抗体与新支出数据进行匹配，同时，评估抗体与支出模式的匹配程度，选择匹配程度高出预设阈值的第一抗体，并对所述第一抗体使用克隆选择算法进行复制，复制的数量与抗体的匹配程度成正比，得出第一复制抗体；

变异单元：对所述第一复制抗体进行随机变异，产生第二抗体，设置抗体浓度调节规则，并对变异后的第二抗体进行竞争选择，设定选择百分比，并基于所述选择百分比选择匹配程度更高的第三抗体，同时将匹配程度低的抗体从初始抗体库移除，其中第三抗体是第二抗体的子集；

自动归集单元：将所述第三抗体进行存储，结合存储内容与映射模型生成支出自动归集系统，对支出进行自动归集。

8.根据权利要求7所述的一种用于科研项目的支出自动归集系统，其特征在于，匹配单元，包括：

计算块：计算抗体与新支出数据的匹配程度；

；其中，表示抗体与新支出数据的匹配程度，表示支出类别的数量；表示第k个支出类别；表示第k个支出类别的匹配权重；表示抗体在第k个支出类别的数据集合；表示新支出数据在第k个支出类别的数据集合；t表示时间参数；表示与交集中支出数据值总数；表示与交集中的第i1个支出数据值；表示与交集中的第i1个支出数据值在时间t下的时间权重；表示与交集中的第i1个支出数据值在时间t下的优先级；表示与并集中支出数据值总数；表示与并集中的第i2个支出数据值；表示与并集中的第i2个支出数据值在时间t下的时间权重；表示与并集中的第i2个支出数据值在时间t下的优先级。