针对目前高校财务管理系统大多仅用于处理常规业务流程,没有充分利用现有数据资源,导致财务管理智能化、自动化程度较低的问题,提出了利用数据挖掘技术,在高校财务管理系统中构建诊断和预测预警模块,利用聚类算法、决策树算法等对财务数据进行处理,从而及时判断目前的财务状况,及时发现问题并解决。本论文的主要工作包括:1、基于财务诊断模型,应用径向基神经网络算法,构建财务预警系统,利用径向基神经网络算法分阶段对参数进行训练的特点,解决了一般神经网络算法耗时长,计算复杂等问题,同时通过主成分提取方法,减少了径向基神经网络算法在输入节点较多的情况下,训练效率下降明显的问题,提高了预警和预测的总体效率;2、设计开发了财务报表订阅推送功能,用户根据自身的使用需求,向系统服务器提交订阅请求,设置订阅参数,服务器定期向各个用户推送其所需要的财务诊断和预警报告,及时为管理层提供辅助决策功能。3、应用软件工程的相关理论和技术,实现了高校财务管理系统的主要功能模块。首先分析了系统的功能和性能需求,构建了系统的总体架构方案和各主要功能模块的设计方案,然后对数据挖掘技术在财务诊断和预测方面的具体应用进行了详细的讨论,最后基于SSH技术体系,实现了系统的主要功能。本论文的创新点包括:1、利用XBRL语言实现对财务数据的获取和整理,解决财务报表的格式不一致问题,建立统一的报表格式,通过XBRL语言将异构的源财务数据转换为标准格式,并对数据进行预处理,保证数据质量,为财务数据的处理提供基础;2、根据高校财务管理的实际需求,构建财务诊断模型,通过聚类分析方法、主成分提取法、因素分解法、决策树数据挖掘法等,对相关的数据进行处理,在各个不同的层面对高校的财务状况进行诊断,得出最终的结论,辅助管理层的决策。