买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于心理感知和偏好的数据完整性审计匹配方法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：CN119884471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411926008.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于心理感知和偏好的数据完整性审计匹配方法是由何利;李琨;牛佳宽;张炎镐;傅俊;曹仟禧设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于心理感知和偏好的数据完整性审计匹配方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于心理感知和偏好的数据完整性审计匹配方法，包括步骤：S1：计算每个评价指标的主、客观权重，并基于此计算指标的主客观组合权重，然后利用改进Topsis综合评价法计算每个审计方案的权重；S2：根据用户偏好集合，利用三角模糊数和Topsis法计算用户偏好权重，并集结上述二者权重；S3：根据审计任务的需求偏好以及审计资源的执行偏好，量化计算双方的综合偏好值，并计算双方偏好效用值矩阵；S4：基于改进失望理论，计算双方感知效用值矩阵；S5：将感知效用值矩阵进行标准化处理，以匹配双方标准感知效用值最大化为优化目标，构建双目标优化模型，并进行求解。本发明在考虑匹配双方心理因素和偏好的情况下，有效提高了匹配双方的综合满意度。

本发明授权一种基于心理感知和偏好的数据完整性审计匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于心理感知和偏好的数据完整性审计匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、计算每个评价指标的主观权重ωs和客观权重ωo，并根据指标主观权重和客观权重，计算每个指标的组合权重ωc，然后利用改进Topsis综合评价法计算每个审计方案的权重ωa； S2、根据用户偏好集合，构建加权判断矩阵，根据加权判断矩阵，利用均值面积法计算综合非模糊评价矩阵，利用Topsis计算考虑用户偏好需求的各审计方案的权重ωb，集结ωa和ωb二者权重，得到各审计方案的最终权重ωf，具体包括： S21.基于三角模糊数，将用户语言评价进行模糊化和量化，根据用户偏好集合，计算出加权判断矩阵，得到综合模糊评价矩阵； S22.采用均值面积法对综合模糊评价矩阵进行解模糊处理，得到综合非模糊评价矩阵，采用Topsis综合评价法计算出考虑用户偏好需求的各审计方案的权重； S23.利用线性加权法，集结二者权重计算出各审计方案的最终权重； S3、根据计算出的每个审计方案的最终权重，基于匹配双方的偏好需求，量化计算出审计任务对审计资源以及审计资源对审计任务的综合偏好值tpij和rpij，并构建偏好序矩阵TPO和RPO，再根据偏好效用函数，将偏好序矩阵转换为偏好效用值矩阵TPU和RPU； S4、利用改进失望理论，分别构建失望函数和考虑失望规避效应的愉快函数，分别计算审计任务对审计资源和审计资源对审计任务的综合失落值矩阵以及综合愉快值矩阵，然后对偏好效用值矩阵进行修正，得到双方感知效用值矩阵，具体包括： S41.基于改进失望理论，构造失望函数，计算主体Ai对与主体Bj匹配而不是与主体Bk匹配的失落值，则审计任务对审计资源的综合失落值drij即为一个算数平均值，同时，构造愉快函数，在考虑失望规避效应下，计算匹配双方的综合愉快值矩阵； S42.根据匹配双方的综合愉快值和综合失落值矩阵，对双方的偏好效用值矩阵进行修正，得到审计任务对审计资源以及审计资源对审计任务的感知效用值矩阵； S5、将双方的感知效用值矩阵进行标准化处理，以标准感知效用值和最大化为优化目标，构建双目标优化模型，并进行求解。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。