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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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3期 362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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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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智能审计背景下“Python程序设计”课程教学改革探索研究

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工业和信息化教育 2025年第05期 34-39页

作者：李晶李雯赵燕飞郭红建南京审计大学计算机学院(智能审计学院)

随着人工智能技术的发展，智能审计成为审计信息化领域研究与应用的热点。针对当前财经类大学非计算机专业本科生的“Python程序设计”课程中存在的课程体系单一、数据案例不足、个性需求无法满足、学生参与度不足和编程工具单一等问题... 详细信息

随着人工智能技术的发展，智能审计成为审计信息化领域研究与应用的热点。针对当前财经类大学非计算机专业本科生的“Python程序设计”课程中存在的课程体系单一、数据案例不足、个性需求无法满足、学生参与度不足和编程工具单一等问题，从“智能+”分类设计课程体系、拓宽教学资源、优化教学模式、课赛相通、按需分组、数据分析精准把握实时学情出发，提出教学改革思路。以南京审计大学为例，展示了教学改革的实践成果，为相关领域的教学提供参考和借鉴。

关键词：计算机审计智能审计教学改革 Python

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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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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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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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一种基于区块链的医疗数据审计方法

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 95-106页

作者：徐超阮荣耀陈勇南京审计大学计算机学院江苏南京211815 南京审计大学江苏省现代智能审计一体化应用技术工程研究中心江苏南京211815

医疗数据是医疗体系最重要的支柱和驱动力,对于健康医疗领域的发展至关重要。针对目前医院存在的医疗数据造假、医疗诊断错误等问题,提出了一种基于区块链的医疗数据审计方法。从审计的视角出发,采用IPFS和区块链相结合的方式存储医疗数... 详细信息

医疗数据是医疗体系最重要的支柱和驱动力,对于健康医疗领域的发展至关重要。针对目前医院存在的医疗数据造假、医疗诊断错误等问题,提出了一种基于区块链的医疗数据审计方法。从审计的视角出发,采用IPFS和区块链相结合的方式存储医疗数据,并借助智能合约进行医疗数据的存取和访问控制,保证医疗数据真实可靠和公开透明;然后,设计了一种基于注意力机制的深度学习医疗数据审计模型,自动提取医疗数据的关键特征,以求更精准地定位医疗数据审计线索。实验结果表明,构建的基于区块链的医疗数据审计方法不但能够保证医疗数据的可靠性,而且在审计线索定位的准确率和精确率上,相比现有审计模型均有一定程度的提升。

关键词：区块链 IPFS 深度学习注意力机制审计

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基于大模型的审计知识智能问答系统构建研究

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会计之友 2025年第9期 24-30页

作者：黄佳佳周立云徐超南京审计大学计算机学院中国石油化工集团有限公司审计局(部)

大语言模型在重塑知识检索与问答系统上取得重要进展。在审计数智化转型背景下,构建基于大模型的审计知识问答系统是提升审计效率的关键途径。文章提出一种基于大模型“智能驱动”的审计知识问答系统构建范式,核心思想是利用大模型的世... 详细信息

大语言模型在重塑知识检索与问答系统上取得重要进展。在审计数智化转型背景下,构建基于大模型的审计知识问答系统是提升审计效率的关键途径。文章提出一种基于大模型“智能驱动”的审计知识问答系统构建范式,核心思想是利用大模型的世界知识和审计领域高质量数据源,使大模型适应具体业务需求,实现细粒度审计知识的理解,并通过人机协作方式辅助审计人员高效决策这一范式将通用人工智能与审计人员的实践经验相结合,共同推动智能决策过程的实现。基于该研究方案构建的审计知识问答系统将智慧审计理念付诸实践,赋能审计高质量发展。

关键词：智能驱动审计大模型审计问答系统数智化审计

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