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大数据智能审计助推企业高质量发展_楚文光

实施大数据智能审计是贯彻落实国家科技强审战略、提高审计监督效能、促进企业高质量发展的重要举措。本文以五凌电力大数据智能审计应用实践为例,阐述了大数据智能审计平台建设背景、建设内容、应用成效、面临的难点及下一步拓展思路,为实现数智赋能审计,构建智能化内部审计体系,推动企业高质量发展提供参考与借鉴。

  • 2021-06-18
  • 阅读1143
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大数据环境下Python语言在会计师事务所审计中的应用研究_李信

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,深受数据分析者的喜爱。大数据环境下,会计师事务所审计人员在开展审计工作中可以利用这一编程语言分析处理数据,编写爬虫、数据可视化、数据分析等与审计有关的程序,以此来提高审计效率。本文就大数据环境下Python语言在会计师事务所审计中的应用进行探讨。

  • 2021-06-18
  • 阅读1144
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改进的PM模型的医学超声图像去噪算法_晏满钰

为解决传统的各向异性扩散算法在医学超声波图像处理方面存在着细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的两个缺陷,提出了一种改进的Perona-Malik模型（PM模型）。方法主要从两个方面对PM模型进行改进,首先将传统的PM扩散模型选取4个方向改进为8个扩散方向,最后通过各方向梯度值和图像梯度变化关系来选取不同扩散函数,从而将传统PM模型的单一扩散方式改在不同区域有不同的扩散特性,进一步提高去噪效果,更好保留细节。通过matlab进行算法仿真,从仿真结果峰值信噪比和均方根误差这两个评价图像质量指标表明,改进后模型在去除图像中的噪声和保护细节信息这两个方面都优于PM模型和HW模型。

  • 2021-06-18
  • 阅读1139
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基于栅格模型与改进蚁群算法的机器人路径规划研究_王影

针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新方式改进、状态转移规则的改进,然后运用栅格法与改进的蚁群算法相结合的方法,寻找最优路径.结果表明:这一方法经过很短的迭代,得出所建模型路径规划的最短路径,有效解决机器人路径规划的有效性和准确性低的问题,改善机器人路径规划的总体性能.

  • 2021-06-18
  • 阅读1118
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基于穷举_粒子群算法的大功率LED四热阻模型研究_段秀娟

针对目前LED寿命难以准确评估的问题,从LED热阻出发,将穷举法（Exhaustive Attack method,EAM）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）相结合,提出了基于穷举-粒子群算法的大功率LED四热阻模型。建立了LED的四热阻模型和系统约束条件,实现了LED热阻系统满足LED计算结温与实际结温差最小的优化目标。实验结果表明:EAM-PSO算法能有效解决LED四热阻计算问题,与LED两热阻模型算法比较,EAM-PSO算法能够更加准确的评估LED寿命。

  • 2021-06-18
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信号控制与交通分配协同模型的自适应IOA算法_段力

现有求解信号控制与交通分配协同问题的IOA（Iterative OptimizationandAssignment）算法,是通过对两个子问题分别求解并迭代至收敛,其收敛速度快,但解的质量仍有待改善.对IOA算法改进,提出自适应IOA（Adaptive Iterative OptimizationandAssignment,AIOA）算法,提升解质量的同时保持计算速度快的优点.首先,把迭代过程中路径流量的差分值作为自适应修正项加入信号控制模型的输入参数中,增大解的变异程度,既可加快收敛速度,又可突破IOA寻优范围的局限性；其次,根据目标函数的变化趋势自适应地转入采用黄金分割法的局部搜索,避免解的劣化.仿真结果表明:AIOA算法将IOA算法与全局最优解的差距平均缩小50.8%,时间成本降低10%,仅为遗传算法的1%；AIOA算法能在短时间内求得满意解,且适用于大规模路网.

  • 2021-06-18
  • 阅读1131
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基于大数据分析的供热二次管网异常监测的算法比较_张庆峰

近年来供热二次网平衡调控和节能日益成为供热企业关注的焦点。随着热计量器具的大量安装和海量数据的采集,供热企业积累了前所未有的供热末端数据,但是这些数据存在着数据量大、有一定失真度等问题,使得供热企业由于缺乏合适的工具而无法发挥这些数据的作用。基于上述原因,本文提出了一种基于孤立森林的分布式算法,通过对热计量表数据进行分析,对数据进行清洗和筛选,从而正确识别出供暖异常情况。本文将孤立森林算法部署到spark分布式计算平台上,极大地提高了算法的运行速度,并且误报率（FPR）和查全率（TPR）等指标都优于常用的K均值（K-Means）算法和高斯混合模型（GMM）算法。

  • 2021-06-18
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基于机器学习算法模型的巫山县洪水灾害研究_牟凤云

用机器学习算法RF模型、K-means模型与ARMA模型,对巫山县范围内12 369条径流河段进行分类预测,研究水文参数在时间序列上的变化规律,探究降雨-径流演变规律；并结合GIS空间可视化技术,综合研究区地理环境,基于RF模型预测洪水致灾范围,分析洪水灾害预测结果的空间特征。

  • 2021-06-18
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