CN116090916B - 一种企业内部采购资金核算预警系统 - Google Patents

一种企业内部采购资金核算预警系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种企业内部采购资金核算预警系统，该系统包括：数据采集模块、数据处理模块、参数计算模块、风险评估模块及风险预警模块，通过对时序数据序列进行分段，然后计算分段后的两个子序列之间的特征距离，然后基于特征距离获取离群特征，并得到趋势异常程度，对趋势异常程度进行优化，从而准确的获取到子序列中每个数据点的风险程度，基于数据点的趋势分量和准确得到的数据点的风险程度得到更为精确的预警模型，从而提高对采购资金核算数据的风险预警更为准确。

Description

一种企业内部采购资金核算预警系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种企业内部采购资金核算预警系统。
背景技术
在企业的采购管理中，为保证企业的资金健康，需要对采购资金核算过程建立风险预警机制从而对有风险的采购行为进行预警，当出现新的采购数据时，需要对该数据所包含的风险因素进行预警。
现有的隐马尔可夫模型是一种常用的统计模型，可用于预测时间序列数据，在采购资金预警中，可以使用隐马尔可夫模型来预测采购资金的未来趋势，以便及时发现并控制可能的采购风险情况。
由于，隐马尔可夫模型的假设是未来状态仅由当前状态决定，而现有技术中利用隐马尔可夫模型进行预警时，忽略了企业采购数据中的多元数据的趋势信息的影响，因此，在使用隐马尔可夫模型进行采购资金预警时，会导致隐马尔可夫模型的预测结果并不准确，从而导致不能对采购资金核算数据中的风险进行预警。
发明内容
本发明提供一种企业内部采购资金核算预警系统，以解决现有的隐马尔可夫模型不能对采购资金核算数据中的风险进行预警的问题。
本发明的一种企业内部采购资金核算预警系统采用如下技术方案：
包括：
数据采集模块，用于获取采购资金核算数据，采购资金核算数据包括：根据每次采购每种物品的采购金额及采购时间，获取的每种物品的采购金额的时序数据序列；
数据处理模块，用于获取时序数据序列中每个数据点对应的残差分量和趋势分量，并根据趋势分量拟合得到趋势曲线；
参数计算模块，用于将时序数据序列划分为多个子序列，以每个子序列为目标子序列，根据目标子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率、每个其他子序列与目标子序列的时间差值，以及每个子序列中每个数据点的趋势分量，获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离；
风险评估模块，用于根据特征距离获取每个目标子序列基于连通性的离群特征，根据每个物品的时序数据序列中所有目标子序列的离群特征，获取每个目标子序列的趋势异常程度；获取每个时序数据序列中每个目标子序列与其他时序数据序列中最相似的相似子序列，根据每个目标子序列与对应的相似子序列的趋势异常程度，以及目标子序列中的数据点在相似子序列中的相位差，获取每个目标子序列中每个数据点的风险程度；
风险预警模块，根据每个数据点的风险程度、趋势分量及隐马尔可夫模型获取预警模型，利用预警模型对待处理采购资金核算数据进行预警。
优选的，获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离，包括：
根据目标子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率、每个子序列与目标子序列的时间差值，获取每个子序列与目标子序列的趋势分量变化量；
根据每个子序列与目标子序列的趋势分量变化量，目标子序列中每个数据点的趋势分量，获取目标子序列中每个数据点的目标趋势分量，根据目标趋势分量得到目标子序列更新后的最终目标子序列；
将最终目标子序列与每个其他子序列的DTW距离，作为目标子序列与每个其他子序列的特征距离。
优选的，参数计算模块还包括：
参数修正单元，用于根据每个子序列中所有数据点的趋势分量和所有数据点的残差分量，获取每个子序列的趋势强度；
获取目标子序列与每个其他子序列的趋势强度差值绝对值；
将目标子序列与每个其他子序列的趋势强度差值绝对值，与目标子序列与每个其他子序列的特征距离的乘积，作为目标子序列与每个其他子序列的修正后的特征距离。
优选的，获取每个子序列的趋势强度，包括：
根据每个子序列中所有数据点的趋势分量，获取每个目标子序列对应的趋势分量方差；
对每个子序列中每个数据点对应的趋势分量和残差分量的求和得到目标分量；
获取每个子序列的目标分量方差；
根据每个子序列的趋势分量方差与目标分量方差的比值，获取每个子序列的趋势强度。
优选的，获取每个目标子序列的趋势异常程度，包括：
根据每个物品的时序数据序列中所有目标子序列的离群特征，对每个目标子序列的离群特征进行归一化；
将每个目标子序列的离群特征归一化后得到的值，作为每个目标子序列的趋势异常程度。
优选的，获取每个目标子序列中每个数据点的风险程度，包括：
获取每个目标子序列与对应的相似子序列的趋势异常程度差值，并对趋势异常程度差值进行归一化得到每个目标子序列对应的初始风险程度；
对目标子序列中的数据点在相似子序列中的相位差进行正比例计算得到目标值；
将每个数据点的目标值，与目标子序列中所有数据点的目标值和值的比值，作为每个数据点的归一化权重；
根据每个数据点的归一化权重，与数据点所对应的目标子序列的初始风险程度，获取每个数据点的风险程度。
优选的，获取预警模型，包括：
将每个数据点的趋势分量作为隐马尔可夫模型的输入，将每个数据点的风险程度作为隐马尔可夫模型的输出，对隐马尔可夫模型进行训练，得到训练好的隐马尔可夫模型；
将训练好的隐马尔可夫模型作为预警模型。
优选的，获取每个其他子序列与目标子序列的时间差值，包括：
获取每个其他子序列中首个数据点对应的第一时间值；
获取目标子序列中首个数据点对应的第二时间值；
将第一时间值与第二时间值做差得到每个其他子序列与目标子序列的时间差值。
优选的，将时序数据序列划分为多个子序列，包括：
将时序数据序列中每一个季度对应的数据作为一个区间段数据；
对每个区间段数据进行全对相似性连接，得到每个区间段数据对应的最邻近区间段数据；
根据每个区间段数据与最邻近区间段数据的对应关系，获取时序数据序列的AC曲线；
根据时序数据序列的AC曲线中的极小值点，对时序数据序列划分为多个子序列。
本发明的一种企业内部采购资金核算预警系统的有益效果是：
对于企业采购资金核算数据的每个物品的时序数据序列，对于时序数据序列中数据的趋势性异常，现有的突变点检测只能检测到趋势突变的噪声点，无法识别时序数据趋势的平缓变化异常，本发明通过对时序数据序列进行子序列的划分，从而对子序列的整体的趋势异常进行检测，即根据子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率，每个其他子序列与目标子序列的时间差值，以及每个子序列中每个数据点的趋势分量，来准确获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离，然后基于特征距离获取每个目标子序列基于连通性的离群特征，并获取每个目标子序列的趋势异常程度，由于，对每个子序列与其他子序列进行异常检测时，因为，在不同采购物品中存在着资金核算数据的相似性，即不同采购物品对应的时序数据序列中的子序列的数据相似，所以对于一个子序列的异常检测还需要通过相似子序列的差异性进一步对子序列的趋势异常程度进行优化，从而准确的获取到子序列中每个数据点的风险程度，基于数据点的趋势分量和准确得到的数据点的风险程度得到更为精确的预警模型，从而提高对采购资金核算数据的风险预警更为准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种企业内部采购资金核算预警系统的实施例的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的一种企业内部采购资金核算预警系统的实施例，如图1所示，包括：数据采集模块、数据处理模块、参数计算模块、风险评估模块及风险预警模块。
具体的，数据采集模块用于获取采购资金核算数据，采购资金核算数据包括：根据每次采购每种物品的采购金额及采购时间，获取的每种物品的采购金额的时序数据序列。
其中，对于不同的采购物品
Figure SMS_1
，每个物品的采购金额对应的时序数据 序列记为
Figure SMS_2
，对于时序数据序列中的缺失值通过相邻数据点的采购金额均值 进行补充，保证数据的完整性。
具体的，数据处理模块用于获取时序数据序列中每个数据点对应的残差分量和趋势分量，并根据趋势分量拟合得到趋势曲线。
其中，由于，在传统的基于连通性的局部离群因子的计算过程中，需要基于局部离群因子对每个数据点进行局部平均链接距离的计算，即本实施例通过局部离群因子对子序列的整体趋势分量进行离群因子的计算时，则需要通过子序列之间的特征距离来计算子序列的局部平均链接距离，具体的，本实施例采用STL时间序列拆分法获取时序数据序列中每个数据点对应的残差分量和趋势分量，然后，根据趋势分量拟合得到趋势曲线。
具体的，参数计算模块用于将时序数据序列划分为多个子序列，以每个子序列为目标子序列，根据目标子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率、每个子序列与目标子序列的时间差值，以及每个子序列中每个数据点的趋势分量，获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离。
其中，将时序数据序列划分为多个子序列，包括：本实施例中，将时序数据序列中每一个季度对应的数据作为一个区间段数据，也可以将一个月的数据作为一个区间段数据；对每个区间段数据进行全对相似性连接，得到每个区间段数据对应的最邻近区间段数据；根据每个区间段数据与最邻近区间段数据的对应关系，获取时序数据序列的AC曲线；根据时序数据序列的AC曲线中的极小值点，对时序数据序列划分为多个子序列。
其中，全对相似性连接为现有技术，即通过与区间数据段长度相同的窗口在时序数据序列上滑动，滑动步长为窗口长度每次滑动都对窗口内的子区间在整个时序数据中寻找最邻近区间段数据，此处通过欧式距离进行计算，这样对于每一个区间段数据都有一个对应的最邻近区间段数据，其次，全对相似性连接为现有技术，本实施例不再赘述。
其中，获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离，包括：根据目标子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率、每个子序列与目标子序列的时间差值，获取每个子序列与目标子序列的趋势分量变化量；根据每个子序列与目标子序列的趋势分量变化量，目标子序列中每个数据点的趋势分量，获取目标子序列中每个数据点的目标趋势分量，根据目标趋势分量得到目标子序列更新后的最终目标子序列；将最终目标子序列与每个其他子序列的DTW距离，作为目标子序列与每个其他子序列的特征距离，其中，目标子序列与每个其他子序列的特征距离的计算公式为：
Figure SMS_3
式中，
Figure SMS_4
表示第
Figure SMS_5
个采购物品对应的时序数据序列中第
Figure SMS_6
个目标子序列与第
Figure SMS_7
个其 他子序列的特征距离，需要说明的是其他子序列与目标子序列为不同子序列；
Figure SMS_8
表示第
Figure SMS_9
个采购物品对应的时序数据序列中的第
Figure SMS_10
个子序列；
Figure SMS_11
表示第
Figure SMS_12
个采购物品对应的时序数据序列中的第
Figure SMS_13
个目标子序列；
Figure SMS_14
表示第
Figure SMS_15
个采购物品对应的时序数据序列中的第
Figure SMS_16
个子序列中首个数据点对应 的第一时间值；
Figure SMS_17
表示第
Figure SMS_18
个采购物品对应的时序数据序列中的第
Figure SMS_19
个目标子序列中的首个数据点 对应的第二时间值；
Figure SMS_22
表示第
Figure SMS_25
个采购物品对应的时序数据序列中第
Figure SMS_27
个目标子序列在趋势曲线中对应 的线段的斜率，其中，斜率
Figure SMS_21
的计算方式为：先获取第
Figure SMS_24
个目标子序列中的最后一个数据点 的趋势分量与第
Figure SMS_26
个目标子序列中的第一数据点的趋势分量差值，再获取第
Figure SMS_28
个目标子序列 中的最后一个数据点与第
Figure SMS_20
个目标子序列中的第一数据点在趋势曲线中对应的横坐标差值 （时间值的差值），然后趋势分量差值和横坐标差值的比值作为第
Figure SMS_23
个目标子序列在趋势曲 线中对应的线段的斜率；
DTW表示求动态时间规整距离；
需要说明的是，
Figure SMS_29
表示第
Figure SMS_30
个目标子序列更新后的最终目标 子序列，其中，
Figure SMS_31
表示时间差值，即第一时间值与第二时间值做差得到第
Figure SMS_32
个子序 列与第
Figure SMS_33
个目标子序列的时间差值，其中，获取时间差值为：获取每个其他子序列中首个数 据点对应的第一时间值；获取目标子序列中首个数据点对应的第二时间值；将第一时间值 与第二时间值做差得到每个其他子序列与目标子序列的时间差值，其中，通过目标子序列 自身的近似斜率进行增量计算，并以更新后的最终目标序列进行特征距离计算，相较于直 接通过目标子序列的数值与其他子序列进行特征距离计算，可以避免数值差异带来的目标 子序列与其他子序列之间的路径距离差异随着时间跨度的大小而变化，从而为更精确的获 取离群因子计算过程中的子序列之间的路径距离。
至此，精确获取了目标子序列与每个其他子序列的特征距离。
进一步的，参数计算模块还包括参数修正单元，参数修正单元用于根据每个子序列中所有数据点的趋势分量和所有数据点的残差分量，获取每个子序列的趋势强度；根据每个子序列的趋势强度，以及目标子序列与每个其他子序列的特征距离（动态时间规整距离），获取目标子序列与每个其他子序列的修正后的特征距离。其中，获取到目标子序列与其他子序列之间的特征距离之后，对于企业内部采购资金核算数据的风险判断所使用的时序数据序列中，实际的采购物品的价格波动与实际采购量的不同，会导致在子序列的每个数据点的趋势分量的获取中不同子序列所对应的趋势强度不同，故在对趋势信息的趋势异常程度判断过程中，需要通过趋势强度对子序列进行校正，从而使得对于子序列的趋势信息的趋势异常程度的判断准确，在通过STL时间序列拆分法对时序数据序列进行分解时，本实施例根据每个子序列的趋势强度，经过周期信息的消除后的数据与残差项的变化幅度大小来进行衡量，因为STL时间序列拆分法是基于残差项来将数据分解为趋势分量、周期分量和残差项，所以残差项与趋势项的变化幅度是相反的，故对于每一个子序列对应的趋势项与残差项，通过其方差的差异作为趋势强度的衡量，即获取每个子序列的趋势强度，包括：根据每个子序列中所有数据点的趋势分量，获取每个目标子序列对应的趋势分量方差（趋势分量的方差）；对每个子序列中每个数据点对应的趋势分量和残差分量的求和得到目标分量；获取每个子序列的目标分量方差（目标分量的方差）；根据每个子序列的趋势分量方差与目标分量方差的比值，获取每个子序列的趋势强度，具体的，获取每个子序列的趋势强度，其中，每个子序列的趋势强度的计算公式为：
Figure SMS_34
式中，
Figure SMS_35
表示第
Figure SMS_36
个采购物品对应的时序数据序列中第
Figure SMS_37
个子序列的趋势强度；
Figure SMS_38
表示第
Figure SMS_39
个采购物品对应的时序数据序列中第
Figure SMS_40
个子序列中所有数据点的 趋势分量方差；
Figure SMS_41
表示第
Figure SMS_42
个采购物品对应的时序数据序列中第
Figure SMS_43
个子序列中所有数 据点的趋势分量与第
Figure SMS_44
个子序列中对应数据点的残差分量求和后得到的目标分量方差；
Figure SMS_45
表示归一化函数；
需要说明的是，
Figure SMS_46
表示第
Figure SMS_47
个采购物品对应的时序数据序列中第
Figure SMS_48
个子序列中所 有数据点的趋势分量；
Figure SMS_49
表示第
Figure SMS_50
个采购物品对应的时序数据序列中第
Figure SMS_51
个子序列中所有 数据点的残差分量，对于子序列对应的趋势分量与残差分量，趋势分量方差相对于目标分 量方差如果越大，则说明该子序列的趋势性越强，反之趋势性越弱。
其中，获取目标子序列与每个其他子序列的修正后的特征距离，包括：根据每个子序列中所有数据点的趋势分量和所有数据点的残差分量，获取每个子序列的趋势强度；获取目标子序列与每个其他子序列的趋势强度差值绝对值；将目标子序列与每个其他子序列的趋势强度差值绝对值，与目标子序列与每个其他子序列的特征距离的乘积，作为目标子序列与每个其他子序列的修正后的特征距离。
具体的，风险评估模块用于根据特征距离（参数修正单元得到的特征距离）获取每个目标子序列基于连通性的离群特征，具体的，实施例采用cof算法获取离群因子，将离群因子作为离群特征，根据每个物品的时序数据序列中所有目标子序列的离群特征，获取每个目标子序列的趋势异常程度；获取每个时序数据序列中每个目标子序列与其他时序数据序列中最相似的相似子序列，根据每个目标子序列与对应的相似子序列的趋势异常程度，以及目标子序列中的数据点在相似子序列中的相位差，获取每个目标子序列中每个数据点的风险程度。
其中，根据目标特征距离获取每个目标子序列基于连通性的离群特征包括：将目 标特征距离作为局部平均链接距离的衡量基础，对此进行基于连通性的离群特征的计算， 对于离群特征计算的参数
Figure SMS_52
值，本实施例指定为
Figure SMS_53
，获取到序列中的每个子序列的基于连通 性的离群特征，其次，离群特征的计算方法为现有技术，本实施例不再赘述。
其中，获取每个目标子序列的趋势异常程度，包括：根据每个物品的时序数据序列中所有目标子序列的离群特征，对每个目标子序列的离群特征进行归一化；将每个目标子序列的离群特征归一化后得到的值，作为每个目标子序列的趋势异常程度。
其中，在获取到每个子序列在其所在的时序数据序列中的趋势异常程度之后，因为，对于数据点的风险程度的判断需要通过对应的同时间的其他物品的采购资金核算数据序列的趋势异常程度进行多物品之间的比较，故需要根据不同采购物品的时序数据序列中的子序列之间的相似性，来获取每个目标子序列在其他物品对应的序列中最相似的相似子序列，然后通过相似子序列的趋势异常程度对目标子序列的趋势异常程度进行优化，从而确定精确的异常程度，即获取每个目标子序列与对应的相似子序列的趋势异常程度差值，并对趋势异常程度差值进行归一化得到每个目标子序列对应的初始风险程度；对目标子序列中的数据点在相似子序列中的相位差进行正比例计算得到目标值；将每个数据点的目标值，与目标子序列中所有数据点的目标值和值的比值，作为每个数据点的归一化权重；根据每个数据点的归一化权重，与数据点所对应的目标子序列的初始风险程度，获取每个数据点的风险程度。
其中，需要说明的是，将目标子序列与对应的相似子序列的趋势异常程度差值作为目标子序列的初始风险程度，是由于最近邻的物品趋势，说明两个物品在同一采购时期具有着相似的采购趋势，那么对于子序列在各自的时序数据序列中的异常程度，采购趋势越接近，则说明这个时期的采购资金是没有市场上的异常，采购趋势差异越大，则说明是存在异常的，风险程度越高，即以趋势异常程度差值来表征目标子序列的初始风险程度，然后再将归一化权重与初始风险程度相乘得到每个数据点的风险程度。
其中，归一化权重的计算公式：
Figure SMS_54
式中，
Figure SMS_55
表示第
Figure SMS_56
个采购物品对应的时序数据序列中，第
Figure SMS_57
个目标子序列中的第
Figure SMS_58
个数据点的归一化权重；
Figure SMS_59
表示第
Figure SMS_60
个采购物品对应的时序数据序列中，第
Figure SMS_61
个目标子序列中的第
Figure SMS_62
个数据点 的相位差，第
Figure SMS_63
个数据点的相位差即目标子序列中第
Figure SMS_64
个数据点的与目标子序列对应的相似 子序列中匹配的数据点的总个数；
Figure SMS_65
表示第
Figure SMS_66
个采购物品对应的时序数据序列中，第
Figure SMS_67
个目标子序列中的数据点的总 个数；
e表示自然常数。
具体的，风险预警模块根据每个数据点的风险程度、趋势分量及隐马尔可夫模型获取预警模型，利用预警模型对待处理采购资金核算数据进行预警。
其中，获取预警模型包括：将每个数据点的趋势分量作为隐马尔可夫模型的输入，将每个数据点的风险程度作为隐马尔可夫模型的输出，对隐马尔可夫模型进行训练，得到训练好的隐马尔可夫模型；将训练好的隐马尔可夫模型作为预警模型，具体的，利用预警模型对待处理采购资金核算数据进行预警时，当风险程度大于预设的风险程度阈值，则进行预警，其中，本实施例中风险程度阈值取0.7。
本发明的一种企业内部采购资金核算预警系统，对于企业采购资金核算数据的每个物品的时序数据序列，对于时序数据序列中数据的趋势性异常，现有的突变点检测只能检测到趋势突变的噪声点，无法识别时序数据趋势的平缓变化异常，本发明通过对时序数据序列进行子序列的划分，从而对子序列的整体的趋势异常进行检测，即根据子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率，每个其他子序列与目标子序列的时间差值，以及每个子序列中每个数据点的趋势分量，来准确获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离，然后基于特征距离获取每个目标子序列基于连通性的离群特征，并获取每个目标子序列的趋势异常程度，由于，对每个子序列与其他子序列进行异常检测时，因为，在不同采购物品中存在着资金核算数据的相似性，即不同采购物品对应的时序数据序列中的子序列的数据相似，所以对于一个子序列的异常检测还需要通过相似子序列的差异性进一步对子序列的趋势异常程度进行优化，从而准确的获取到子序列中每个数据点的风险程度，基于数据点的趋势分量和准确得到的数据点的风险程度得到更为精确的预警模型，从而提高对采购资金核算数据的风险预警更为准确。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种企业内部采购资金核算预警系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于获取采购资金核算数据，采购资金核算数据包括：根据每次采购每种物品的采购金额及采购时间，获取的每种物品的采购金额的时序数据序列；
数据处理模块，用于获取时序数据序列中每个数据点对应的残差分量和趋势分量，并根据趋势分量拟合得到趋势曲线；
参数计算模块，用于将时序数据序列划分为多个子序列，以每个子序列为目标子序列，根据目标子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率、每个其他子序列与目标子序列的时间差值，以及每个子序列中每个数据点的趋势分量，获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离；
获取每个其他子序列与目标子序列的时间差值，包括：
获取每个其他子序列中首个数据点对应的第一时间值；
获取目标子序列中首个数据点对应的第二时间值；
将第一时间值与第二时间值做差得到每个其他子序列与目标子序列的时间差值；
获取目标子序列与每个其他子序列的特征距离，包括：
根据目标子序列在趋势曲线中对应的线段的斜率、每个子序列与目标子序列的时间差值，获取每个子序列与目标子序列的趋势分量变化量；
根据每个子序列与目标子序列的趋势分量变化量，目标子序列中每个数据点的趋势分量，获取目标子序列中每个数据点的目标趋势分量，根据目标趋势分量得到目标子序列更新后的最终目标子序列；
将最终目标子序列与每个其他子序列的DTW距离，作为目标子序列与每个其他子序列的特征距离；
风险评估模块，用于根据特征距离获取每个目标子序列基于连通性的离群特征，根据每个物品的时序数据序列中所有目标子序列的离群特征，获取每个目标子序列的趋势异常程度；获取每个时序数据序列中每个目标子序列与其他时序数据序列中最相似的相似子序列，根据每个目标子序列与对应的相似子序列的趋势异常程度，以及目标子序列中的数据点在相似子序列中的相位差，获取每个目标子序列中每个数据点的风险程度；
风险预警模块，根据每个数据点的风险程度、趋势分量及隐马尔可夫模型获取预警模型，利用预警模型对待处理采购资金核算数据进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种企业内部采购资金核算预警系统，其特征在于，参数计算模块还包括：
参数修正单元，用于根据每个子序列中所有数据点的趋势分量和所有数据点的残差分量，获取每个子序列的趋势强度；
获取目标子序列与每个其他子序列的趋势强度差值绝对值；
将目标子序列与每个其他子序列的趋势强度差值绝对值，与目标子序列与每个其他子序列的特征距离的乘积，作为目标子序列与每个其他子序列的修正后的特征距离。
3.根据权利要求2所述的一种企业内部采购资金核算预警系统，其特征在于，获取每个子序列的趋势强度，包括：
根据每个子序列中所有数据点的趋势分量，获取每个目标子序列对应的趋势分量方差；
对每个子序列中每个数据点对应的趋势分量和残差分量的求和得到目标分量；
获取每个子序列的目标分量方差；
根据每个子序列的趋势分量方差与目标分量方差的比值，获取每个子序列的趋势强度。
4.根据权利要求1所述的一种企业内部采购资金核算预警系统，其特征在于，获取每个目标子序列的趋势异常程度，包括：
根据每个物品的时序数据序列中所有目标子序列的离群特征，对每个目标子序列的离群特征进行归一化；
将每个目标子序列的离群特征归一化后得到的值，作为每个目标子序列的趋势异常程度。
5.根据权利要求1所述的一种企业内部采购资金核算预警系统，其特征在于，获取每个目标子序列中每个数据点的风险程度，包括：
获取每个目标子序列与对应的相似子序列的趋势异常程度差值，并对趋势异常程度差值进行归一化得到每个目标子序列对应的初始风险程度；
对目标子序列中的数据点在相似子序列中的相位差进行正比例计算得到目标值；
将每个数据点的目标值，与目标子序列中所有数据点的目标值和值的比值，作为每个数据点的归一化权重；
根据每个数据点的归一化权重，与数据点所对应的目标子序列的初始风险程度，获取每个数据点的风险程度。
6.根据权利要求1所述的一种企业内部采购资金核算预警系统，其特征在于，获取预警模型，包括：
将每个数据点的趋势分量作为隐马尔可夫模型的输入，将每个数据点的风险程度作为隐马尔可夫模型的输出，对隐马尔可夫模型进行训练，得到训练好的隐马尔可夫模型；
将训练好的隐马尔可夫模型作为预警模型。
7.根据权利要求1所述的一种企业内部采购资金核算预警系统，其特征在于，将时序数据序列划分为多个子序列，包括：
将时序数据序列中每一个季度对应的数据作为一个区间段数据；
对每个区间段数据进行全对相似性连接，得到每个区间段数据对应的最邻近区间段数据；
根据每个区间段数据与最邻近区间段数据的对应关系，获取时序数据序列的AC曲线；
根据时序数据序列的AC曲线中的极小值点，对时序数据序列划分为多个子序列。
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