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申请/专利权人：电能易购(北京)科技有限公司

摘要：本发明涉及数据自动纠错技术领域，具体涉及一种企业采购数据自动纠错方法及系统，该方法包括：采集企业每天各类原料的采购数据，获取两类原料间的正关联度因子、反关联度因子及各类原料的关联差异波动序列，根据关联差异波动序列中各元素的分布得到各类原料的差量分选数，获取各采购原料序列的采购数据矩阵及采购数据矩阵中两列向量间的不重复比例特征序列及概率序列，根据不重复比例特征序列及概率序列得到各采购数据矩阵的自适应密度数目，结合DBSCAN算法完成聚类。本发明旨在提高企业采购错误数据识别及纠正的精准度，完成企业采购数据的自动纠错。

主权项：1.一种企业采购数据自动纠错方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集企业每天各类原料的采购数据；将各类原料所有天的采购数据按时间顺序排列作为各类原料的采购原料序列；根据任一类原料与其他原料间采购数据的差异得到两类原料间的正关联度因子、反关联度因子；根据正关联度因子与反关联度因子间的关系得到各类原料的关联差异波动序列；根据各类原料的关联差异波动序列中各元素的分布得到各类原料的差量分选数；结合差量分选数及各类原料的采购原料序列间的相关性得到各采购原料序列的采购数据矩阵；根据采购数据矩阵中元素的分布得到采购数据矩阵中两列向量间的不重复比例特征序列及概率序列；结合不重复比例特征序列及概率序列得到采购数据矩阵中不同列向量间的特征相似度；根据采购数据矩阵中不同列向量间的特征相似度得到各采购数据矩阵的自适应密度数目；结合各采购数据矩阵的自适应密度数目与DBSCAN聚类算法完成企业采购数据的自动纠错；所述根据正关联度因子与反关联度因子间的关系得到各类原料的关联差异波动序列，包括：任一类原料与其他原料间的关联序列中各元素的表达式为： 式中，Masij，k表示第i种原料与第j种原料的关联序列中的第k个元素，mti，k、mtj，k分别表示第i种原料、第j种原料的采购原料序列中的第k个元素，maij、mbij分别表示第i种原料与第j种原料间的正关联度因子、反关联度因子，n表示采购原料序列中元素的数量；计算任一类原料与其他各类原料的关联序列中所有元素的均值，将任一类原料与其他各类原料的关联序列中各元素与所述均值的差值绝对值按关联序列中各元素的顺序作为关联差分序列中的各元素，将任一类原料与其他所有原料的关联差分序列中所有元素去重，将去重后的各元素升序排列作为各类原料的关联差异波动序列；所述根据各类原料的关联差异波动序列中各元素的分布得到各类原料的差量分选数，表达式为： 式中，Xi表示第i种原料的差量分选数，avei表示第i种原料的关联差异波动序列中所有元素的均值，si表示第i种原料的关联差异波动序列中包含元素的个数，csqi，m表示第i种原料的关联差异波动序列中第m个元素，csqi，1表示第i种原料的关联差异波动序列中第1个元素，m表示关联差异波动序列中元素的序号，μ为预设大于零的调参因子。

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