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龙图腾网获悉自然资源部北海预报减灾中心(自然资源部青岛海洋中心)申请的专利一种海量财会数据融合审计特征提取方法、介质及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120372255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510854950.9，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权一种海量财会数据融合审计特征提取方法、介质及系统是由孙静宜设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海量财会数据融合审计特征提取方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种海量财会数据融合审计特征提取方法、介质及系统，属于数字数据特征提取技术领域，本发明通过时间序列聚类确定基础时间窗口后，构建自变时间窗口函数根据业务波动系数等参数动态调整窗口边界，利用财会时序特征识别模型提取时间维度特征，同时基于地理分布和组织架构信息提取空间维度特征，根据业务类型和交易属性提取业务维度特征，通过统计分析计算离群度形成离群度特征，建立第二时间窗口进行验证，采用多目标优化权重确定模型求解最优权重系数，对四类特征进行加权融合形成综合审计特征向量，解决了海量财会数据特征提取时无法动态适应数据内部变化特征导致审计特征提取精度不足的技术问题。

本发明授权一种海量财会数据融合审计特征提取方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种海量财会数据融合审计特征提取方法，其特征在于，包括：采用时间序列聚类算法确定第一时间窗口长度，基于财会数据的周期性特征将历史财会数据划分为多个第一时间窗口；构建自变时间窗口函数，输入第一时间窗口内的财会数据、业务波动系数、时间粒度参数、数据变化率阈值和窗口重叠度，输出自变时间窗口序列用于动态调整窗口边界以适应财会数据的内部变化特征；利用预先训练好的财会时序特征识别模型对自变时间窗口序列进行深度学习处理，识别财会数据中的长期趋势模式和周期性变化规律，输出时间维度特征；根据自变时间窗口序列中财会数据的地理分布信息和组织架构信息，提取空间维度特征；基于自变时间窗口序列中财会数据的业务类型和交易属性，提取业务维度特征；计算自变时间窗口序列内财会数据的离群度，通过统计分析方法识别异常财会行为对应的离群点，形成离群度特征；构建多目标优化权重确定模型，以时间维度特征、空间维度特征、业务维度特征和离群度特征作为输入变量，通过多目标优化算法求解最优权重系数；采用最优权重系数对时间维度特征、空间维度特征、业务维度特征和离群度特征进行加权融合，形成综合审计特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人自然资源部北海预报减灾中心(自然资源部青岛海洋中心)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市崂山区云岭路27号办公楼13-16层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。