基层审计机关大数据审计平台建设与应用

来源 :北京信息科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:dfm1999
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
审计平台往往受到数据采集与转换算法影响,审计效率较低,无法满足基层审计机关审计需求.对此,构建一种基层审计机关大数据审计平台,并将其付诸应用.平台根据审计数据的采集与转化,得到反向文档频率;利用回归模型获取审计数据分析结果;采用历史经验生成审计准则,将审计数据中的异常信息标注出来,完成审计预警;通过机器学习中的朴素贝叶斯算法和Logistic回归模型,建立审计数据分析模型.利用大数据审计平台审计Q省公务支出公款消费作为案例,对应用结果进行分析可知,设计平台的数据离散程度保持在2% ~5%,极大提升了大数据的使用价值,有效提升了审计效率.
其他文献
近年来,我国债券市场交易规模不断扩大,在利益与风险并存的背景下债券违约发生的可能性随之上升,债券违约风险预测具有重要意义.通过收集2014-2020年发生债券违约公司的相关财务指标数据作为样本,利用支持向量机算法构建债券违约风险预测模型.研究结果显示,为保证模型的拟合和泛化能力,择优选择样本数据的划分比例和核函数,最终构建的支持向量机债券违约风险预测模型能够取得较高的正确率和特异度.该研究在上市公司债券违约风险预测模型构建、违约主体识别方面具有一定参考价值.
为实现对凝结水泵汽化故障的提前预警,基于凝结水泵历史运行数据,结合长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM-NN),搭建了凝结水泵流量预测模型.利用某电厂凝结水泵的实际运行数据,通过数据预处理构建模型的输入变量,确定模型最佳结构,结合滑动窗口统计法设置预警阈值.该模型在测试集上的均方误差为0.0159,平均绝对误差为0.0798,且发出的故障预警信号早于实际预警信号.实验结果表明,该方法能够比较准确地预测凝结水流量走势,实现凝结水泵汽化故障的
车辆轻量化研究的一个重要方面是对车辆的结构件开展优化研究,从而达到节约用材与轻量化的目的 .为此,以汽车重要的开闭件后背门为研究对象建立起某汽车后背门的有限元模型,对后背门的模态和刚度特性进行分析.运用灵敏度分析得到关键板件,并将其作为设计变量,用哈默斯雷实验设计方法进行样本数据的采集.在移动最小二乘法近似模型的基础上,将后背门质量最小作为优化目标,以一阶模态频率和扭转刚度为约束,运用自适应响应面优化算法进行求解.最后,将优化变量代入到有限元中验证了优化的正确性.