(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211020523.3 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 南昌工学院 地址 330108 江西省南昌市红谷滩新区创 业南路998号 (72)发明人 雷宇涵　魏嘉　 (74)专利代理 机构 南昌华成联合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 36126 专利代理师 徐苍 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) G06F 16/22(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 面向安全持久性内存的财务数据协同管理 方法、 装置 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种面向 安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 包 括： 将财务数据库表中的财务数据存储至内存 中， 接受到数据分析请求时， 提取出内存中的财 务交易数据并构建生成财务数据网络， 搜索出财 务数据网络中的最佳路径， 计算最佳路径的路径 累计距离， 根据路径累计距离对 财务交易数据进 行异常数据识别， 得到异常数据识别结果， 并将 财务交易数据进行数据规范化得到标准财务数 据， 将标准财务数据输入财务数据分析模型中， 得到财务分析结果， 根据财务分析结果对财务交 易数据进行协同管理。 本发明还提出一种面向安 全持久性内存的财务数据 协同管理装置。 本发明 可以解决财务数据协同管理的准确度较低的问 题。 权利要求书3页 说明书15页 附图2页 CN 115330350 A 2022.11.11 CN 115330350 A 1.一种面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预设财务数据系统中的财务数据库表， 按照预设的存储顺序将所述财务数据库表 中的财务数据存 储至内存中； 当接受到数据分析请求 时， 提取出所述内存中的财务交易数据并将所述财务交易数据 表示为时间数据 序列， 根据所述时间数据 序列构建生成财务数据网络； 搜索出所述财务数据网络 中的最佳路径， 并利用所述距离计算公式计算所述最佳路径 的路径累计距离， 其中， 所述距离计算公式为： D[(ni， mi)]＝d[T(ni， R(mi)]+D[(ni‑1， mi‑1)] 其中， D[(ni， mi)]为路径累积距离， R为所述表征财务数据， T为所述时间数据序列， i表 示第i个数据， (ni， mi)为任意选定的路径节点， (ni‑1， mi‑1)为任意选定的路径节点的下一个 节点； 根据所述路径累计距离和预设参考距离值之间的大小对所述财务交易数据进行异常 数据识别， 得到异常数据识别结果， 并根据所述异常数据识别结果将所述财务交易数据进 行数据规范化， 得到标准财务数据； 在预构建的BERT模型中添加奇偶句编码层， 得到编码器， 从获取到的Transformer模型 中提取解码器， 组合所述编码器和所述 解码器， 得到待训练数据分析模型； 利用预获取的训练数据集训练所述待训练数据分析模型， 得到财务数据分析模型， 将 所述标准财务数据输入至所述财务数据分析模型中， 得到财务分析结果， 并根据所述财务 分析结果对所述财务交易数据进行协同管理。 2.如权利要求1所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述根据所述时间数据 序列构建生成财务数据网络， 包括： 将所述时间数据序列的各个序列号在预设的二维直角坐标系中的横轴上进行标记， 将 预获取的表征 财务数据的各个序列号在所述 二维直角坐标系中的纵轴上进行 标记； 根据所述二维直角坐标系中所述横轴和所述纵轴上标记的点进行连接处理， 得到多条 纵横线； 将多条所述纵横线路形成的纵横网络作为财务数据网络 。 3.如权利要求1所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述利用预获取的训练数据集训练所述待训练数据分析模型， 得到财务数据分析模型， 包括： 获取预设的编码器学习率、 解码器学习率和训练周期， 将所述训练数据集输入至所述 待训练数据分析模型； 利用所述编码器及所述编码器学习率， 对所述训练数据集进行特征提取， 得到特征数 据集； 利用所述 解码器及所述 解码器学习率， 预测所述特 征数据集对应的业 务特征分析集； 利用所述业务特征分析集及预构建的优化算法， 优化所述待训练数据分析模型的内部 参数， 并保存 优化次数； 判断所述优化次数和所述训练周期的大小关系； 若所述优化 次数小于或等于所述训练周期， 再次执行利用所述编码器及所述编码器学 习率， 对所述训练数据集进行 特征提取的操作； 若所述优化次数大于所述训练周期， 停止对所述内部参数的优化， 得到所述财务数据权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330350 A 2分析模型。 4.如权利要求1所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述根据所述路径累计距离和预设参考距离值之间的大小对所述财务交易数据进行异常数 据识别， 得到异常数据识别结果， 包括： 判断所述路径累积距离与预设参 考距离值之间的大小； 当所述路径累积距离大于或者等于所述预设参考距离值 时， 将所述财务交易数据判定 为正常数据， 并将所述财务交易数据为 正常数据作为所述异常数据识别结果； 当所述路径累积距离小于所述预设参考距离值 时， 将所述财务交易数据判定为异常数 据， 并将所述财务交易数据为异常数据作为所述异常数据识别结果。 5.如权利要求1所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述组合所述编码器和所述 解码器， 得到待训练数据分析模型， 包括： 分别初始化所述编码器和所述 解码器的参数； 根据预设的连接顺序将初始化后的所述编码器和所述解码器进行连接， 得到所述待训 练数据分析模型。 6.如权利要求1所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述搜索出 所述财务数据网络中的最佳路径， 包括： 获取预设的欧式距离公式， 并构建多个斜 率变换公式； 以多个所述 斜率变换公式作为约束条件求 解得到所述欧式距离公式 中的最佳路径。 7.如权利要求6所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述预设的欧式距离公式为： 其中， D[T， R]为欧式距离值， R为所述表征财务数据， T为所述时间数据序列， M为数据总 数， i表示第i个数据。 8.如权利要求1所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述将所述财务交易数据表示 为时间数据 序列， 包括： 识别所述财务交易数据对应的数据时间 并统计数据时间的总数； 以所述数据时间的总数作为 时间数据序列的序列长度， 按照所述数据时间将所述财务 交易数据进行 数据排列， 得到时间数据 序列。 9.如权利要求1所述的面向安全持久性内存的财务数据协同管理方法， 其特征在于， 所 述按照预设的存 储顺序将所述财务数据库表中的财务数据存 储至内存中， 包括： 将所述财务数据库表中的财务数据按照一行接着一行的线性 顺序存储至内存中； 将所述财务数据库表中的财务数据按照一列接着一列的线性 顺序存储至内存中。 10.一种面向安全持久性内存的财务数据协同管理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据存储模块， 用于获取预设财务数据系统中的财务数据库表， 按照预设的存储顺序 将所述财务数据库表中的财务数据存 储至内存中； 距离计算模块， 用于当接受到数据分析请求时， 提取出所述内存中的财务交易数据并权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330350 A 3