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龍圖騰網獲悉廣東電網有限責任公司申請的專利一種基于電力大數據平臺的數字審計疑點提取方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115186970B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210574772.0，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權一種基于電力大數據平臺的數字審計疑點提取方法及系統是由蔡玲嘉;王鑫根;黃華茂;肖嘉麗設計研發完成，并于2022-05-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于電力大數據平臺的數字審計疑點提取方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于電網信息資源與管理方法技術領域，具體涉及一種基于電力大數據平臺的數字審計疑點提取方法，包括如下步驟：S1：利用電力大數據平臺匯集不同數據庫的事務項集數據信息；S2：采用兩位二進制數編碼事務項集k中各事務項的存儲情況和關聯狀態；S3：采用Apriori算法迭代獲取頻繁k?項集；S4：構建適應度函數以評價頻繁k?項集中事務項間關系的緊密程度，確定適應度函數值最大為初始最佳位置；S5：采用鯊魚智能算法優化Apriori算法關聯規則，即對適應度函數優化，尋找最優事務項組合；S6：在頻繁kmax?項集中找到最優事務項組合，轉至S2，編碼反解，得到最優事務項組合關聯過程，即疑點最強的事務項組合。

本發明授權一種基于電力大數據平臺的數字審計疑點提取方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于電力大數據平臺的數字審計疑點提取方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：利用電力大數據平臺匯集不同數據庫的事務項集的數據信息；所述數據信息包括事件名字、負責人和廠家的信息； S2：采用兩位二進制數編碼事務項集k中各事務項的存儲情況和關聯狀態； S3：采用Apriori算法迭代獲取頻繁k-項集； S4：構建適應度函數以評價頻繁k-項集中事務項之間關系的緊密程度，確定適應度函數值最大即為初始最佳位置； S5：采用鯊魚智能算法優化Apriori算法的關聯規則，即將適應度函數作為目標函數對其進行優化，進而尋找最優事務項組合； S51：設定頻繁k-項集的項為M，對事務項組合的位置、尋優初始速度進行初始化； S52：結合適應度函數，采用鯊魚智能算法尋找得到頻繁k-項集中的最優事務項組合，轉至S3，直至找到頻繁k-項集中的最優事務項組合； S6：在頻繁kmax-項集中找到最優的事務項組合，轉至S2，采用兩位二進制數編碼進行編碼反解，進而得到最優事務項組合的相關關聯過程，即疑點最強的事務項組合； 所述S2中，兩位二進制數包括： 第一位二進制數，所述第一位二進制數表示該事務項是否存在；其中，1表示存在，0表示不存在； 第二位二進制數，所述第二位二進制數表示該事務項的關聯狀態；其中，1表示該事務項為規則前件，0表示該事務項為規則后件； 所述S4中，適應度函數fX→Y的計算表達式為： fX→Y=supportX→Y·ConfidenceX→Y 其中，supportX→Y為關聯規則X→Y的支持度，ConfidenceX→Y為關聯規則X→Y的置信度； 所述S51中，初始化的過程包括： 位置初始化，頻繁k-項集中的事務項組合的初始位置為： 式中，M為頻繁k-項集中的事務項集總數； 其中，，其為第i個頻繁k-項集中的事務項組合的位置向量；n為第i個事務項集中事務項j的總數，為頻繁k-項集中的事務項組合的初始位置； 尋優速度初始化，系統初始化尋找頻繁k-項集中的事務項組合的尋找速度矢量為： 其中，，其為尋找頻繁k-項集中的第i個事務項組合的速度向量；m為第i個事務項集中事務項j的總數，為尋找頻繁k-項集中第i個事務項集中第j個事務項組合的速度； 所述S52中，鯊魚智能優化算法尋找頻繁k-項集中的最優事務項組合的過程包括： S521：采用鯊魚智能優化算法對適應度函數極值點的事務項進行局部尋優，并對尋找到的新位置進行適應度函數值大小排序，保留前一半數據的位置為最佳位置； S522：當前后兩次迭代間的適應度函數小于設定閾值時，采用混沌映射跳出局部最優，轉至所述S3進行迭代，直至完成設定迭代次數，即k=kmax； 所述S521中，采用鯊魚智能算法進行尋優過程中，系統在尋找頻繁k-項集中最優事務項組合過程中，尋找速度更新的計算表達式為： 式中，表示頻繁k-項集中第i個事務項集中第j個事務項組合的速度；fx為適應度函數；是均勻分布在[0,1]之間的隨機數；； 其中，鯊魚尋優過程中的運動方式包括： 前進運動，模擬鯊魚向適應度函數極值點的位置前進，即是系統向適應度函數極值點處的事務項組合的位置前進，其因前進運動產生的新位置的計算表達式為： 式中，為第k次迭代過程中事務項組合物的位置，為第k次迭代過程中系統尋找事務項組合物的速度，為第k次迭代的時間； 旋轉搜索，用于避免前進運動搜尋到的適應度函數極值點位置局部最優，進而旋轉搜索實現局部尋優，其在第k+1次迭代中因旋轉搜索產生的新位置的計算表達式為： 式中，p=1,2,...,P，P為位置搜索中每個階段的事務項組合的數量，P點的位置搜索在附近；為均勻分布在[-1,1]之間的隨機數； 當系統在模擬鯊魚進行旋轉搜索過程中找到一個更優的點，會去掉該點，并繼續搜索。

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