检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 221-232页

作者：王馨黄兵南京审计大学计算机学院南京211815

粒球邻域粗糙集(Granular Ball Neighborhood Rough Set,GBNRS)作为一种经典的属性约简方法,要求粒球的纯度严格为1,在类边界处会产生大量样本数为1的粒球.这些粒球通常被误判为离群点并剔除,导致类边界信息的丢失.为了解决此问题.文中... 详细信息

粒球邻域粗糙集(Granular Ball Neighborhood Rough Set,GBNRS)作为一种经典的属性约简方法,要求粒球的纯度严格为1,在类边界处会产生大量样本数为1的粒球.这些粒球通常被误判为离群点并剔除,导致类边界信息的丢失.为了解决此问题.文中首先定义模糊纯度函数,融合隶属度与类别标签,作为粒球质量的评价指标.此函数基于动态质量评估和优化策略,综合考虑数据点的隶属度、数据点的类标签及粒球的类标签三重信息.然后,在粒球分裂过程中,引入分类显著性阈值β,自适应调整M-means的m值,构建模糊纯度粒球生成算法.进一步地,针对粗糙集属性约简问题,设计前向属性约简算法,并提出基于模糊纯度粒球的粗糙集模型(Rough Set Model Based on Fuzzy Purity Granular Ball,FPGBRS).最后,在12个真实数据集上的实验表明,FPGBRS可提升分类精度和效率.

关键词：粗糙集粒球粒计算粒球邻域粗糙集(GBNRS) 属性约简

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非结构化数据处理技术在投资大数据审计中的应用研究

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中国注册会计师 2025年第2期 73-77页

作者：郭红建庄名驹李嘉豪南京审计大学计算机学院

大数据环境下,投资审计的对象和内容都发生了根本性变化,以文本、图像、音频和视频为代表的非结构化数据逐渐成为了投资审计线索的主要来源,传统面向结构化数据的审计数据处理方法面临巨大挑战,严重影响了审计数据利用的质量和效率。本... 详细信息

大数据环境下,投资审计的对象和内容都发生了根本性变化,以文本、图像、音频和视频为代表的非结构化数据逐渐成为了投资审计线索的主要来源,传统面向结构化数据的审计数据处理方法面临巨大挑战,严重影响了审计数据利用的质量和效率。本文基于投资审计领域数据利用现存问题,探究非结构化数据处理技术在投资大数据审计中的应用模式,以利于有效提高非结构化审计数据的采集、清洗、处理与分析挖掘的工作能力,助力投资审计技术方法创新,推进投资审计数字化转型与高质量发展。

关键词：投资审计大数据审计非结构化数据数据处理技术

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大语言模型在审计判断中的应用研究

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财会月刊 2025年第6期46卷 21-28页

作者：黄佳佳朱浩然徐超詹天明南京审计大学计算机学院南京211815

在审计业务中,面向审计工作底稿的审计判断是当前审计工作面临的共同难题。面对海量繁杂的法规条款,审计判断存在审计定性不准确、定性依据引用存在困难、依法审计定性的规则悖反、处理处罚中自由裁量权使用不当等难题,确保审计判断的... 详细信息

在审计业务中,面向审计工作底稿的审计判断是当前审计工作面临的共同难题。面对海量繁杂的法规条款,审计判断存在审计定性不准确、定性依据引用存在困难、依法审计定性的规则悖反、处理处罚中自由裁量权使用不当等难题,确保审计判断的准确性和客观性是一个巨大的挑战。大语言模型通过自然语言处理和深度学习技术深入学习领域知识及其潜在关系,为审计判断提供了新的解决方案。本文以审计定性与法规推荐为目标,微调大语言模型,使其能够服务于审计概念理解、审计定性、审计法规推荐等任务。实验结果表明,该大语言模型相比通用大语言模型能够更加恰当地生成问题总结短语、推荐定性依据和处罚依据,为提高审计工作质量和效率提供了新的实现途径。

关键词：审计判断定性依据智能审计大语言模型

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基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法

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济南大学学报(自然科学版) 2025年第03期 362-370+378页

作者：陈永泰邱野万鸣华杨国为南京审计大学工程审计学院南京审计大学计算机学院

为了解决实际应用中多视图数据经常包含缺失或异常信息，以及现有不完全多视图聚类方法在优化数据相似性矩阵时未能充分表示原始数据相似性，增加计算复杂性并忽视视图间判别信息差异等问题，提出一种基于余弦相似自适应加权视图重构的... 详细信息

为了解决实际应用中多视图数据经常包含缺失或异常信息，以及现有不完全多视图聚类方法在优化数据相似性矩阵时未能充分表示原始数据相似性，增加计算复杂性并忽视视图间判别信息差异等问题，提出一种基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法，通过引入局部保留重建项以实现对缺失视图的自然对齐，避免使用平均值填充缺失视图可能带来的负面影响。在初始化阶段，算法通过计算原始多视图空间中的余弦相似度增强原始多视图数据的流形结构保持能力，并在构建完整视图过程中采用自适应加权策略捕捉不同视图的重要性。在4个基准数据集中进行聚类实验，并与现有9种代表性算法的最优结果相比较。结果表明，所提算法的聚类精度、归一化互信息率和纯度的平均值分别提升了5.52%、 8.78%和4.77%,具有出色的不完全多视图聚类性能。

关键词：不完全多视图聚类自适应加权余弦相似性流形结构视图重构

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基于深度编码与知识增强的句子匹配方法

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计算机工程与应用 2025年第8期61卷 126-134页

作者：姜克鑫赵亚慧崔荣一陈科广东外语外贸大学南国商学院计算机学院广州510545 延边大学工学院吉林延吉133002 南京审计大学计算机学院南京210000

自然语言句子匹配是比较两个句子并识别它们之间关系的任务。针对现有模型泛化能力弱和缺少外部知识等问题,提出了一种基于深度编码与知识增强的句子匹配方法。从两个部分引入知识,即从Wiktionary提取文本的单词定义以及从知识图谱提取... 详细信息

自然语言句子匹配是比较两个句子并识别它们之间关系的任务。针对现有模型泛化能力弱和缺少外部知识等问题,提出了一种基于深度编码与知识增强的句子匹配方法。从两个部分引入知识,即从Wiktionary提取文本的单词定义以及从知识图谱提取文本三元组信息作为外部知识;为了提取深层次语义信息,分别对文本和知识进行编码,在文本编码模块首先在编码单个句子的过程中,参照了另一个句子的信息,同时将三元组的信息加入其中;采用启发式的融合算法,将文本信息和知识进行融合,使用门控机制过滤引入知识产生的噪声;在交互过程中,使用双向注意力机制获取深层语义信息,并使用前馈神经网络输出。在SNLI、SciTail、SICK、Quora数据集上的准确率分别为91.0%、92.8%、87.6%、91.3%,准确率较多个模型均有所提升,验证了模型的有效性。

关键词：自然语言句子匹配注意力机制知识增强启发式融合

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混合博弈问题的求解与应用综述

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软件学报 2025年第1期36卷 107-151页

作者：董绍康李超杨光葛振兴曹宏业陈武兵杨尚东陈兴国李文斌高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达... 详细信息

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达到或超过人类专家水平.这些应用集中在双人、两队或者多人的零和博弈问题中,而对于混合博弈问题的研究缺乏实质性的进展与突破.区别于零和博弈,混合博弈需要综合考虑个体收益、集体收益和均衡收益等诸多目标,被广泛应用于公共资源分配、任务调度和自动驾驶等现实场景.因此,对于混合博弈问题的研究至关重要.通过梳理当前混合博弈领域中的重要概念和相关工作,深入分析国内外研究现状和未来发展方向.具体地,首先介绍混合博弈问题的定义与分类;其次详细阐述博弈解概念和求解目标,包含纳什均衡、相关均衡、帕累托最优等解概念,最大化个体收益、最大化集体收益以及兼顾公平等求解目标;接下来根据不同的求解目标,分别对博弈论方法、强化学习方法以及这两种方法的结合进行详细探讨和分析;最后介绍相关的应用场景和实验仿真环境,并对未来研究的方向进行总结与展望.

关键词：混合博弈博弈论强化学习

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人机物融合泛在应用的系统支撑

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中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 464-480页

作者：曹云帆赵超懿刘瀚之王加益王慧妍余萍曹春许畅马晓星蒋炎岩计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学计算机学院南京210023

泛在计算为人机物融合应用带来了新的可能性,但也面临着异构资源管理、需求多样性和计算资源受限等问题;同时,人工智能模型的快速发展也为智能应用的开发带来了机遇与挑战.为此,本文提出了元级化软件定义的泛在操作系统设计理念,通过引... 详细信息

泛在计算为人机物融合应用带来了新的可能性,但也面临着异构资源管理、需求多样性和计算资源受限等问题;同时,人工智能模型的快速发展也为智能应用的开发带来了机遇与挑战.为此,本文提出了元级化软件定义的泛在操作系统设计理念,通过引入“软件孪生”技术实现对异构资源的抽象管理,采用“上传下达”的层级结构应对复杂需求的分解,并通过智能原生设计实现对人工智能模型的支持.本文进一步以操作系统智能助手、“天网”监控系统和疾病防控系统3个典型泛在计算应用场景为例,阐述了本文所提出的泛在操作系统设计理念在实践中的优势和潜在价值,预示着智能时代下人机物融合的广泛应用前景.

关键词：泛在计算泛在操作系统软件工程

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神经符号系统:非确定性管理的视角

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中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 1-31页

作者：李泽南姚远马晓星吕建南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学计算机学院南京210023

作为一种智能化软件形态,融合了神经网络和符号规则的神经符号系统正受到越来越多的关注,相关研究爆炸性增长.然而,现有技术仍然难以有效支持较大规模神经符号系统“端到端”的自动构建.神经网络训练和符号规则学习过程中对非确定性的... 详细信息

作为一种智能化软件形态,融合了神经网络和符号规则的神经符号系统正受到越来越多的关注,相关研究爆炸性增长.然而,现有技术仍然难以有效支持较大规模神经符号系统“端到端”的自动构建.神经网络训练和符号规则学习过程中对非确定性的不兼容的处理方式是造成神经符号学习效果欠佳的一个关键因素.本文旨在以非确定性管理的新视角,较为系统、一致、严谨地讨论分析“端到端”神经符号学习的技术挑战,并以此视角整理讨论相关工作的思路、进展和当前仍然存在的问题.在此基础上,展望下一步的发展方向.

关键词：神经符号学习神经符号接地推理捷径符号约束合成

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审计知识图谱的自动化构建——基于实体关系抽取的方法改进

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财会月刊 2025年第10期46卷 34-39页

作者：徐超刘子硕周立云黄佳佳南京审计大学计算机学院南京211815 中国石油化工集团北京100029

本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析,通过优化OneRel模型架构,创新性引入审计语义特征处理机制,形成审计实体关系抽取(Audit-OneRel)模型,突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进... 详细信息

本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析,通过优化OneRel模型架构,创新性引入审计语义特征处理机制,形成审计实体关系抽取(Audit-OneRel)模型,突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进行双重验证,发现改进模型对复杂文本的三元组提取能力显著增强。研究表明,改进模型通过结构化特征增强与审计领域的语义适配性,能有效提升审计知识图谱的构建质量,为风险预警与决策分析提供可靠数据支撑。基于上市公司财务数据的案例实证表明,该模型在审计线索发现与异常关联识别方面具有实践优势,为推进审计智能化转型提供了创新路径。

关键词：审计知识图谱实体关系抽取 OneRel 改进模型

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基于累积前景理论的多粒度概率语言双边匹配决策方法

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控制与决策 2025年第1期40卷 300-307页

作者：王磊李文杰王海辽宁工程技术大学基础教学部辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000 南京审计大学计算机学院南京211815

针对多粒度概率语言下信息丢失以及未考虑主体心理行为的双边匹配决策问题,提出基于累积前景理论的多粒度概率语言非对称正态云(MPLANC)双边匹配决策方法.首先,定义多粒度概率语言非对称正态云及其可能度,用于处理和比较多粒度概率语言... 详细信息

针对多粒度概率语言下信息丢失以及未考虑主体心理行为的双边匹配决策问题,提出基于累积前景理论的多粒度概率语言非对称正态云(MPLANC)双边匹配决策方法.首先,定义多粒度概率语言非对称正态云及其可能度,用于处理和比较多粒度概率语言信息,既简单有效又最大限度地防止原始信息丢失;然后,构建基于MPLANC双向投影的非线性优化模型和MPLANC幂HM集成算子,以获得不同主体的属性权重和正负理想参考点;接着,考虑双边主体的心理行为,利用累积前景理论构建双边主体的前景值矩阵,依据前景值最大化构建多目标优化模型来确定最优匹配结果;最后,通过服务外包匹配算例验证所提出方法的有效性和实用性,并通过灵敏度分析和对比分析,进一步验证所提出方法的灵活性和优点.

关键词：双边匹配多粒度概率语言术语集非对称正态云双向投影幂HM集结算子累积前景理论

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