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题名基于蚁群优化的数字化审计系统数据快速查询方法
被引量：3
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作者
张晶
康鹏
戴艳
杨新敏
李磊
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机构
国网甘肃省电力公司
国网甘肃省电力公司检修公司
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出处
《微型电脑应用》
2022年第6期94-97,共4页
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文摘
由于数字化审计系统中的数据量较大,降低了数据查询效率和查准率,为此提出基于蚁群优化的数字化审计系统数据快速查询方法。采用分布式链路节点跟随识别的方法采集数字化审计系统数据,并对采集的数据进行非线性样本重组,结合模板匹配和线性规划设计的方法对数字化审计系统数据降维处理,提取数据特征;在此基础上,根据蚁群个体的差异性对数字化审计系统数据查询的异常特征进行判断,获取数据的可靠性文本结构特征量,对文本结构特征量进行加窗处理,根据处理结果,利用蚁群寻优方法构建查询控制函数,获取全局最优解,实现对数字化审计系统数据的快速查询。仿真结果表明,采用该方法进行数字化审计系统数据查询的实时性较好,查准率较高,具有较好的可靠性检索能力。
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关键词
蚁群优化
数字化审计系统
数据采集
数据快速查询
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Keywords
ant colony optimization
digital audit system
data collection
fast data query
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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