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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基于ERINE和注意力机制的情感分析法

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智能计算机与应用 2025年第3期15卷 181-185页

作者：陆雨嘉钱钢南京审计大学计算机学院南京210000

针对传统情感分析方法中,词嵌入不准确和特征提取不充分的问题,提出了一种基于ERNIE和注意力机制的情感分析方法。该方法首先利用预训练模型ERNIE获取文本的动态词嵌入表示;其次,分别使用注意力机制和长短期记忆网络对文本进行编码,提... 详细信息

针对传统情感分析方法中,词嵌入不准确和特征提取不充分的问题,提出了一种基于ERNIE和注意力机制的情感分析方法。该方法首先利用预训练模型ERNIE获取文本的动态词嵌入表示;其次,分别使用注意力机制和长短期记忆网络对文本进行编码,提取文本的全局特征和上下文特征,然后将2种特征进行拼接融合,输入到卷积神经网络中再提取文本的局部特征;最后,将3种特征进行拼接融合,输入到全连接神经网络中输出分类结果。在公开的情感分析数据集上的实验结果表明,该方法在准确率、召回率和F1值等评价指标上均优于其他对比方法,证明了方法的有效性和优越性。

关键词：情感分析 ERINE 注意力机制训练模型数据集

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基于异步个性化联邦学习的DDoS攻击检测与缓解

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计算机学报 2025年

作者：朱海婷魏明岗刘丰宁何高峰张璐南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

网络流量分类在网络管理和安全中至关重要，尤其是精准识别分布式拒绝服务（DDoS）攻击这一威胁。DDoS攻击会导致服务中断、资源耗尽和经济损失，严重影响服务质量（QoS）。尽管集中式模型在DDoS攻击检测中取得了一定成效，但在实际应... 详细信息

网络流量分类在网络管理和安全中至关重要，尤其是精准识别分布式拒绝服务（DDoS）攻击这一威胁。DDoS攻击会导致服务中断、资源耗尽和经济损失，严重影响服务质量（QoS）。尽管集中式模型在DDoS攻击检测中取得了一定成效，但在实际应用中存在挑战：数据分布不均、数据集中传输困难，以及异构设备和动态网络环境的限制，难以实现实时检测。为应对这些问题，本文提出了一种基于异步个性化联邦学习的DDoS攻击检测与缓解方法 AdaPerFed（Adaptive Personalized Federated Learning）。首先，通过定制的ResNet架构高效处理一维流量数据，并集成Net模块增强特征提取能力。然后，通过软件定义网络（SDN）模拟复杂动态网络环境，并引入完善的缓解系统应对多样化攻击场景。个性化联邦学习框架有效处理了非独立同分布（Non-IID）数据问题，并通过异步学习机制适应异构设备和网络条件的差异，提升了系统的鲁棒性和扩展性。实验结果表明，AdaPerFed在CICDDoS2019、CIC-IDS2017和InSDN等数据集上均优于其他联邦学习算法，在不同客户端数量下展现出更快的收敛速度和更强的鲁棒性，DDoS检测准确率提升了15%～20%。消融实验进一步验证了个性化聚合模块对系统性能的显著提升。

关键词：联邦学习 Distributed Denial of Service 深度学习 ResNet Software-Defined Networking (SDN)

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