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龙图腾网获悉湖北经济学院申请的专利一种基于大数据和智能技术的审计方法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：CN120543122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511029525.2，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于大数据和智能技术的审计方法及系统是由雷帮军;付宏;余娇娇;田浩;尤川川设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据和智能技术的审计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据和智能技术的审计方法及系统，涉及审计技术领域，包括采集各类审计数据并进行预处理，通过预处理后的各类审计数据构建多源数据集，构建风险评估模型，根据风险评估模型对多源数据集进行分析，识别潜在的审计风险。基于风险评估模型计算结果生成审计报告，提供实时反馈与优化建议。本发明所述方法。本发明提供的基于大数据和智能技术的审计方法多源数据融合与智能算法可以通过将来自不同来源的数据融合，并使用智能算法进行风险评估，减少了人工干预，提高了审计的准确性和效率。审计风险识别可以使得本发明能够更全面、精确地识别潜在的审计风险，避免传统方法中因人工分析的偏差导致的风险遗漏。

本发明授权一种基于大数据和智能技术的审计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据和智能技术的审计方法，其特征在于，包括： 采集各类审计数据并进行预处理，通过预处理后的各类审计数据构建多源数据集； 结合贝叶斯网络、自适应Boosting算法和LSTM深度学习模型构建风险评估模型，根据风险评估模型对多源数据集进行分析，识别潜在的审计风险； 基于风险评估模型计算结果生成审计报告，提供实时反馈与优化建议； 所述采集各类审计数据并进行预处理包括，从多个审计数据源采集数据，数据源包括财务报表、交易记录、合同文件；将采集的数据进行清洗，去除重复项，填补缺失值，并将数据转化为统一格式； 所述构建风险评估模型包括，结合贝叶斯网络、自适应Boosting算法和LSTM深度学习模型构建多维度风险评估模型，综合计算贝叶斯网络风险评估的结果，并通过加权求和对各数据源进行加权评估； 贝叶斯网络加权风险评估公式具体表示为： ； 其中，表示第i个数据源的权重，表示第i个数据源的风险评估概率，表示数据源的数量，表示加权评估结果； 结合自适应Boosting算法和LSTM模型的输出，进一步优化风险评估，并将时序数据的动态波动纳入考量，集成学习与深度学习优化风险评估公式具体表示为： ； 其中，表示LSTM输出的权重系数，表示基于LSTM模型对时间序列数据的预测结果，表示第j个分类器的权重，表示第j个弱分类器的输出，m表示弱分类器的数量，表示风险评估结果； 所述构建风险评估模型还包括，将贝叶斯网络加权风险评估公式与集成学习与深度学习优化风险评估公式结合得到多维度风险评估模型公式，多维度风险评估模型公式具体表示为： ； 其中，表示多维度风险评估值，表示衰减因子，表示当前时刻，表示积分的微小时间间隔，表示对时间区间[0,T]进行积分。

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