检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:方向[1] 陶芸 FANG Xiang;TAO Yun(Faculty of Public Administration,Wuhu Institute of Technology,Wuhu Anhui 241003)
机构地区:[1]芜湖职业技术学院公共管理学院,安徽芜湖241003
出 处:《宁夏师范学院学报》2020年第4期89-94,共6页Journal of Ningxia Normal University
基 金:2018年度安徽省重点项目(SK2018A0767);2019年度芜湖职业技术学院科学研究人文重点项目(zyrwzd201904).
摘 要:为了提高企业资源管理数据录入的准确性、降低录入误差,提出基于大数据的企业资源管理数据录入误差自动纠正方法.该方法采用相空间重构方法构建企业企业资源管理录入数据的特征重构模型.结合可视化三维重建方法进行信息重构,从中提取数据的关联特征量;采用自适应模糊调度方法进行数据挖掘和特征提取,结合模糊层析性分析方法进行企业资源管理数据的多层次融合,根据特征融合和模糊聚类结果,在录入数据的属性分布的基础上实现企业资源管理数据录入误差自动纠正.仿真实验结果表明,采用该方法进行企业资源管理数据录入误差纠正的准确性较高、实时性较好,具有很好的企业资源管理数据管理和实时录入纠正能力.In order to improve the accuracy of data entry and reduce data entry errors in the Enterprise Resource Planning system,an automatic correction method for data entry error of ERP system based on big data is proposed in this paper.For this method,the phase space reconstruction method is adopted to construct the feature reconstruction model of input data of EPR system.The information reconstruction is carried out by combining with the visual 3D reconstruction method to extract the relevant feature quantity of data.In addition,the adaptive fuzzy scheduling method combined with the fuzzy tomographic analysis method for multi-level fusion of enterprise resource plan data are adopted for data mining and feature extraction,based on the result of feature fusion and fuzzy clustering.In this way,the data input error in enterprise resource plan is automatically corrected based on the attribute distribution of input data.The simulation results show that this method has high accuracy and good real-time performance in correcting the data input error of enterprise resource planning,and has a good ability in data management and real-time input correction of EPR.
关 键 词:大数据 ERP数据 误差纠正 特征融合 模糊聚类
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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