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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司技術(shù)培訓(xùn)中心申請(qǐng)的專利一種基于審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119337061B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411864280.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化方法及系統(tǒng)是由陳平;戚沁;胡璟懿;匡堯;肖華偉;張坤義;劉瑩;張宏艷;許丹;肖雨桐設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據(jù)審計(jì)數(shù)據(jù)序列中的極大值點(diǎn)以及極小值點(diǎn)，獲取審計(jì)數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的雜亂程度；根據(jù)雜亂程度，獲取審計(jì)數(shù)據(jù)序列中每個(gè)極值點(diǎn)為分段點(diǎn)的初始可能性，對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)序列中所有極值點(diǎn)進(jìn)行聚類，將所得聚類簇分為第一類別聚類簇、第二類別聚類簇以及第三類別聚類簇，將第一類別聚類簇中的極值點(diǎn)設(shè)置為分段點(diǎn)；獲取第三類別聚類簇中每個(gè)極值點(diǎn)為分段點(diǎn)的第二可能性，基于所述第二可能性，獲取分段點(diǎn)；根據(jù)所有分段點(diǎn)對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行樣條回歸，實(shí)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化，本發(fā)明提高了分段點(diǎn)選取的合理性，使得到的擬合曲線對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的體現(xiàn)更加準(zhǔn)確。

本發(fā)明授權(quán)一種基于審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化方法，其特征在于，包括步驟：采集審計(jì)數(shù)據(jù)序列；獲取審計(jì)數(shù)據(jù)序列中每個(gè)極值點(diǎn)為分段點(diǎn)的初始可能性，代表第i個(gè)極值點(diǎn)為分段點(diǎn)的初始可能性；代表審計(jì)數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的雜亂程度；代表第i個(gè)極值點(diǎn)的左側(cè)窗口中的每個(gè)數(shù)據(jù)比其前一個(gè)數(shù)據(jù)大的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；代表第i個(gè)極值點(diǎn)的右側(cè)窗口中的每個(gè)數(shù)據(jù)比其前一個(gè)數(shù)據(jù)大的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；代表第i個(gè)極值點(diǎn)的右側(cè)窗口中的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；代表第i個(gè)極值點(diǎn)的右側(cè)窗口與左側(cè)窗口中的所有數(shù)據(jù)的均值；代表第i個(gè)極值點(diǎn)的值；代表與中的最大值；根據(jù)所述初始可能性對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)序列中所有極值點(diǎn)進(jìn)行聚類，獲取第一類別聚類簇以及第三類別聚類簇，包括：預(yù)設(shè)聚類簇個(gè)數(shù)，根據(jù)預(yù)設(shè)聚類簇個(gè)數(shù)以及審計(jì)數(shù)據(jù)序列中所有極值點(diǎn)為分段點(diǎn)的初始可能性，使用K-means聚類算法對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)序列中所有極值點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到每個(gè)聚類簇，獲取每個(gè)聚類簇中所有極值點(diǎn)為分段點(diǎn)的初始可能性的平均值，將平均值最大的一類聚類簇記為第一類別聚類簇；將平均值處于中間的聚類簇記為第三類別聚類簇；將第一類別聚類簇中的極值點(diǎn)設(shè)置為分段點(diǎn)；獲取第三類別聚類簇中每個(gè)極值點(diǎn)為分段點(diǎn)的第二可能性；基于所述第二可能性，獲取分段點(diǎn)；根據(jù)所有分段點(diǎn)對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行樣條回歸，實(shí)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)的可視化。

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