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ChatGPT时代下基于深度自编码网络的企业内部审计智能预警——以往来款项审计为例

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系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 316-337页

作者：程平喻畅王健俊重庆理工大学云会计大数据智能研究所重庆400054 浙江吉利汽车有限公司财务中心余姚315400 余姚领克汽车部件有限公司财务部管理会计科余姚315400

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内... 详细信息

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内核的深度自编码网络方法,来对往来款项这一重要会计活动中的风险做出事前判别.首先,根据影响因素从业务匹配、期限结构、减值损失、关联交易、单体统计和文本信息多个角度筛选提取审计特征;随后,考虑到风险样本的不平衡性以及业财指标在经营周期下的前后时变特性,基于无监督和深度学习思想,构建了以添加注意力机制双向长短期记忆(Bi-LSTM)作为神经网络的深度自编码器(DAE)预训练模型,并借鉴多任务学习思想,利用融合模型迁移的集成框架量化审计风险概率以保证预警的稳定性;最后,通过大数据技术采集企业往来业务和财务的真实数据对上述方法进行了多方面对比验证.试验结果表明,该方法有助于不同预警时间窗口下审计特征的高效精准挖掘,相较常用的监督学习和迭代聚类法能显著提升审计风险预警的精度和鲁棒性,同时能识别出导致风险产生的关键因素以快速定位审计疑点,为企业改善内部审计的质量和效率提供智能化决策支持.

关键词：深度自编码器内部审计风险预警应收及应付账款智能审计

基于集成学习与数据驱动的电动汽车动力电池多维度故障预警

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汽车安全与节能学报 2024年第3期 368-378页

作者：王健俊陈豪付元承浙江吉利汽车有限公司重庆理工大学汽车零部件先进制造技术重点实验室重庆理工大学云会计大数据智能研究所

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳，以及分析维度不足等问题，提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方... 详细信息

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳，以及分析维度不足等问题，提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面提取特征，以还原真实应用场景；通过FilterWrapper法剔除冗余无效信息来进行特征筛选，以提高鲁棒性；在Bayes优化结合网格搜索法完成超参数调优的基础上，构建了以SVM、LightGBM和XGBoost为初级学习器、LR为次级学习器的异质集成Stacking模型。结果表明：考虑了外部特征后的融合模型在评估指标上综合表现最好，其中在中、高等级的故障预警上召回率分别达到了85.81%和88.92%，相较传统仅考虑电池内部特征的单一模型有着更好的预测精度和泛化能力。

关键词：汽车动力电池故障预警 Stacking集成学习多维度特征

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融合多粒度注意力特征的小样本分类模型

计算机应用研究 2024年

作者：韩岩奇苟光磊李小菲朱东华重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆理工大学大数据与人工智能实验室

在小样本分类任务中，现有的CNN模型存在特征提取不足、特征单一和小样本数据集类间差异化较弱的问题，导致分类精度较低。针对以上问题，提出一种融合多粒度注意力特征(fusion multi-granular attention feature,FMAF)的小样本分类模... 详细信息

在小样本分类任务中，现有的CNN模型存在特征提取不足、特征单一和小样本数据集类间差异化较弱的问题，导致分类精度较低。针对以上问题，提出一种融合多粒度注意力特征(fusion multi-granular attention feature,FMAF)的小样本分类模型。首先，该方法借鉴多粒度思想，重新设计CNN特征提取网络的架构来增强特征多样性；其次，在多粒度特征提取网络后添加自注意力层，提取多粒度图像特征中的关键特征，在多粒度注意力特征的基础上，借助特征融合方法融合多粒度注意力特征信息，突出关键特征，提高特征的表征力；最后，在两个经典的小样本数据集miniImageNet和tieredImageNet上进行了评估。实验结果表明FMAF方法能有效提升分类的准确度和效率。

关键词：小样本学习多粒度特征融合自注意力机制标签传播

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成渝双城经济圈高质量发展质量及协调性研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 322-332页

作者：苏理云张彤曾诗懿彭俊杰李湘靖邱冬阳重庆理工大学理学院重庆400054 重庆理工大学时空大数据研究中心重庆400054 重庆理工大学经济金融学院重庆400054

选取2006—2020年成渝双城经济圈16个市作为研究对象,探究人口与经济之间的时空协调性、构建空间面板模型探究各驱动因素对经济发展的影响机制、剖析社会发展质量、城市群结构发展空间分布格局等特征。实证结果表明:(1)人口发展协调指... 详细信息

选取2006—2020年成渝双城经济圈16个市作为研究对象,探究人口与经济之间的时空协调性、构建空间面板模型探究各驱动因素对经济发展的影响机制、剖析社会发展质量、城市群结构发展空间分布格局等特征。实证结果表明:(1)人口发展协调指数整体呈现震荡式分布态势,2020年,城市耦合协调度基本高于0.8;(2)仅有人均GDP、对外开放水平对其经济指数具有明显促进作用;(3)社会发展格局呈现“核心高,中部、东北部低”的空间差异;(4)城市规模质量由2006年极度集中(D=2.05)降至2020年的相对均衡(D=1.08),整体规模表现为以成都和重庆为联系中心的放射状非均衡结构。

关键词：熵值法 CCDM-ESDA模型 SAR模型分形计量模型

TokenVis:面向以太坊区块链ERC-20智能合约演变模式的可视分析方法

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电子学报 2024年第2期52卷 441-454页

作者：李国政赵琮刘驰陈思明王国仁北京理工大学计算机学院北京100081 复旦大学大数据学院上海200433

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代... 详细信息

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值,吸引了许多投资者的关注.本文提出了TokenVis可视分析系统,用于辅助用户分析不同ERC-20标准代币的演变模式并提供解释.TokenVis集成了一个不同时间粒度的可视分析框架,提出了针对时间序列的切分排序可视化以及基于时间约束的优化算法构建的新闻分布布局,建立了演变模式与新闻之间的关系进而解释了代币演变模式.本文还介绍了与领域专家合作开展的分析案例,包含不同类型代币的演变模式,验证了TokenVis可视分析系统的有效性与可用性.

关键词：区块链智能合约加密货币可视分析 ERC-20代币

同信道干扰下RIS辅助FSO-RF混构系统性能分析

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光学学报 2024年第6期44卷 209-217页

作者：曹阳包朝园彭小峰邢雯珺重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054

针对自由空间光(FSO)通信无法进行视距传输的问题,在FSO链路中引入可重构智能表面(RIS)技术,并考虑射频(RF)链路中的同信道干扰(CCI)信号,提出一种CCI下RIS辅助FSO-RF混构系统研究方案。其中FSO链路和RF链路分别服从Gamma-Gamma分布和Ra... 详细信息

针对自由空间光(FSO)通信无法进行视距传输的问题,在FSO链路中引入可重构智能表面(RIS)技术,并考虑射频(RF)链路中的同信道干扰(CCI)信号,提出一种CCI下RIS辅助FSO-RF混构系统研究方案。其中FSO链路和RF链路分别服从Gamma-Gamma分布和Rayleigh分布,在光电转换中继节点处采用译码转发协议,以减少噪声对信号的干扰。基于系统端到端瞬时信噪比的概率密度函数,推导了系统中断概率和平均误码率的闭合表达式,采用蒙特卡罗仿真验证了结果的准确性。研究结果表明,相较于传统的混合FSO/RF系统,RIS能明显提升系统的性能。另外,根据系统的分集顺序,得出系统的性能主要与FSO链路的衰落参数、光检测方式和指向误差有关。

关键词：光纤光学可重构智能表面同信道干扰中断概率平均误码率译码转发协议

结合多尺度注意力机制和双向门控循环网络的视频摘要模型

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智能系统学报 2024年第2期19卷 446-454页

作者：闫河刘灵坤黄俊滨张烨段思宇重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

任务中全局注意力在长距离视频序列上注意力值分布的方差较大,生成关键帧的重要性分数偏差较大,且时间序列节点边界值缺乏长程依赖导致的片段语义连贯性较差等问题,通过改进注意力模块,采用分段局部自注意力和全局自注意力机制相结合来... 详细信息

任务中全局注意力在长距离视频序列上注意力值分布的方差较大,生成关键帧的重要性分数偏差较大,且时间序列节点边界值缺乏长程依赖导致的片段语义连贯性较差等问题,通过改进注意力模块,采用分段局部自注意力和全局自注意力机制相结合来获取局部和全局视频序列关键特征,降低注意力值的方差。同时通过并行地引入双向门控循环网络(bidirectional recurrent neural network,BiGRU),二者的输出分别输入到改进的分类回归模块后再将结果进行加性融合,最后利用非极大值抑制(non-maximum suppression,NMS)和核时序分割方法(kernel temporal segmentation,KTS)筛选片段并分割为高质量代表性镜头,通过背包组合优化算法生成最终摘要,从而提出一种结合多尺度注意力机制和双向门控循环网络的视频摘要模型(local and global attentions combine with the BiGRU,LG-RU)。该模型在TvSum和SumMe的标准和增强数据集上进行了对比试验,结果表明该模型取得了更高的F-score,证实了该视频摘要模型保持高准确率的同时可鲁棒地对视频完成摘要。

关键词：视频摘要自注意力机制重要性分数长程依赖计算机视觉双向门控循环神经网络非极大值抑制核时序分割方法

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基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 900-907,1049页

作者：刘议丹朱小飞尹雅博重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类... 详细信息

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.

关键词：论辩挖掘论点对抽取图神经网络旋转位置编码自然语言处理

国有资本经营预算制度、管理层权力与预算松弛

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财会月刊 2024年第4期45卷 41-47页

作者：安灵谭玉莲重庆理工大学会计学院重庆400054

国有资本经营预算制度是我国特色政府预算体系的重要组成部分,但在多重委托代理的国资管理体制下,国有企业管理层可能会构建职务“堑壕”,实施预算松弛。本文结合国有资本经营预算制度实施准自然实验,利用2010~2022年我国上市公司A股数... 详细信息

国有资本经营预算制度是我国特色政府预算体系的重要组成部分,但在多重委托代理的国资管理体制下,国有企业管理层可能会构建职务“堑壕”,实施预算松弛。本文结合国有资本经营预算制度实施准自然实验,利用2010~2022年我国上市公司A股数据,采用双重差分法(DID)考察国有资本经营预算制度对国有企业预算松弛的影响。研究结果表明,国有资本经营预算制度的实施会明显提升预算松弛程度,并且管理层权力在二者之间发挥部分中介作用,异质性分析结果显示,在地方国有企业以及外部治理水平较低地区的国有企业中,国有资本经营预算制度的实施对预算松弛程度的影响更加显著。

关键词：预算松弛国有资本经营预算管理层权力国有企业