SSH架構(gòu)事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享

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摘要:由于當(dāng)前已有方法未能進(jìn)行事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息采集，導(dǎo)致共享效率以及容錯(cuò)率下降，財(cái)務(wù)信息吸收比率減少。并提出一種基于ssh架構(gòu)的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型，在SSH架構(gòu)下，通過(guò)選取骨干節(jié)點(diǎn)在單位內(nèi)網(wǎng)內(nèi)組建動(dòng)態(tài)環(huán)結(jié)構(gòu)，建立骨干節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)間的依賴(lài)關(guān)系，組成骨干路徑，完成目標(biāo)信息采集。在此基礎(chǔ)上，對(duì)事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息進(jìn)行分類(lèi)，將分類(lèi)結(jié)果納入到知識(shí)主體范圍內(nèi)，組建事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型，實(shí)現(xiàn)共享。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型能夠有效增加財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享效率和吸收比率，大幅度提升容錯(cuò)率。

關(guān)鍵詞:SSH架構(gòu)；財(cái)務(wù)信息；內(nèi)部共享模型；信息采集

1引言

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，給我國(guó)各個(gè)事業(yè)單位帶來(lái)了全新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，同時(shí)也為全國(guó)范圍內(nèi)的政府信息公開(kāi)化以及透明化提供了全面的技術(shù)支持[1]。開(kāi)展事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享是時(shí)代發(fā)展的必然需求，同時(shí)也是建設(shè)法治國(guó)家以及推進(jìn)社會(huì)主義民主的重要表現(xiàn)，能夠有效促進(jìn)事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息的內(nèi)部共享以及建設(shè)，加強(qiáng)社會(huì)監(jiān)督[2]，具有十分重要的科學(xué)意義。相關(guān)專(zhuān)家針對(duì)該方面的內(nèi)容展開(kāi)了大量的研究，例如溫亮明等人[3]對(duì)信息的類(lèi)型和特征進(jìn)行分析，獲取信息的共享特征，同時(shí)結(jié)合六度分離理論，組建信息共享模型。董祥千等人[4]在數(shù)據(jù)共享集中提取多層面元數(shù)據(jù)信息，利用各個(gè)共識(shí)節(jié)點(diǎn)組建域索引，以此為基礎(chǔ)組建信息共享模型，完成信息共享。以上兩種模型雖然現(xiàn)階段取得了較為滿(mǎn)意的研究成果，但是由于未能進(jìn)行事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息采集，導(dǎo)致財(cái)務(wù)信息共享效率、容錯(cuò)率以及財(cái)務(wù)信息吸收比率下降。為此，在SSH架構(gòu)下，提出一種基于SSH架構(gòu)的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型。

2基于SSH架構(gòu)的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型

2.1事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息采集

設(shè)定事業(yè)單位內(nèi)網(wǎng)布置在2維平面上，整個(gè)內(nèi)網(wǎng)主要是由m個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，組建傳感器節(jié)點(diǎn)集合，即：(1)全部節(jié)點(diǎn)都均勻分布在事業(yè)單位內(nèi)網(wǎng)的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，分別標(biāo)記各個(gè)節(jié)點(diǎn)和鄰近節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，其中ni的坐標(biāo)位置能夠表示為(xi,yi)。當(dāng)全部節(jié)點(diǎn)的通信范圍以及感知范圍已知時(shí)[5-6]，設(shè)定圓形的半徑為R，將內(nèi)網(wǎng)劃分為多個(gè)不同的層環(huán)，在各個(gè)層環(huán)內(nèi)分別選取多個(gè)骨干節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)事業(yè)單位內(nèi)部數(shù)據(jù)的傳輸。(1)給定隨機(jī)骨干節(jié)點(diǎn)ni和間距d，節(jié)點(diǎn)ni的4個(gè)鄰居轉(zhuǎn)折點(diǎn)的坐標(biāo)能夠表示為：其中鄰居轉(zhuǎn)折點(diǎn)的集合能夠表示為：δ的取值主要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部分布情況進(jìn)行設(shè)定；B代表骨干節(jié)點(diǎn)集合；A代表待處理節(jié)點(diǎn)集合。初始階段網(wǎng)絡(luò)中只含有一個(gè)骨干節(jié)點(diǎn)[7]，也就是所謂的中心節(jié)點(diǎn)：在中心節(jié)點(diǎn)開(kāi)始選取骨干節(jié)點(diǎn)，將其加入到集合B中，構(gòu)建事業(yè)單位的動(dòng)態(tài)環(huán)，具體的操作流程如下：①在集合A中的任意節(jié)點(diǎn)ni需要優(yōu)先計(jì)算自身鄰居轉(zhuǎn)折點(diǎn)P。在事業(yè)單位范圍外，需要將pj在集合P中轉(zhuǎn)移出來(lái)，ni逐漸向鄰居節(jié)點(diǎn)廣播P。當(dāng)非骨干節(jié)點(diǎn)接收到廣播信息時(shí)不需要進(jìn)行任何處理[8-9]；而骨干節(jié)點(diǎn)接收到廣播信息后，分別計(jì)算自身和P內(nèi)各個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)間的距離，假設(shè)距離小于αR時(shí)，則說(shuō)明pk附近已經(jīng)含有一個(gè)骨干節(jié)點(diǎn)，將pk在集合P中移除，同時(shí)將更新后的P信息反饋給ni，其中0＜α＜1。②ni在全部鄰居節(jié)點(diǎn)接收P后，對(duì)其進(jìn)行交集處理，獲取最終的集合P。由于節(jié)點(diǎn)ni已知鄰居節(jié)點(diǎn)的具體坐標(biāo)位置信息，ni在各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)中選取1個(gè)距離最近的節(jié)點(diǎn)，將其設(shè)定為候選骨干節(jié)點(diǎn)。ni向全部候選骨干節(jié)點(diǎn)廣播消息即為總線請(qǐng)求[10]，其中BREQ為一個(gè)四元組，具體的表達(dá)形式如下：(5)上式中，ci代表ni所在的環(huán)號(hào)；ni代表發(fā)出信號(hào)的節(jié)點(diǎn)編號(hào)；nc代表中心節(jié)點(diǎn)的位置；li代表ni到中心節(jié)點(diǎn)的距離。(2)設(shè)定任意節(jié)點(diǎn)ni的依賴(lài)節(jié)點(diǎn)為ni鄰居節(jié)點(diǎn)中環(huán)號(hào)最小的骨干節(jié)點(diǎn)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)ni形成感知信息或者接收到來(lái)自其他節(jié)點(diǎn)傳送來(lái)的信息后，需要將信息傳送給對(duì)應(yīng)的依賴(lài)節(jié)點(diǎn)。③當(dāng)接收到BREQ消息的骨干節(jié)點(diǎn)nk后，優(yōu)先計(jì)算兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離lk；假設(shè)lk＞li，則nk標(biāo)記為是自身第ci+1環(huán)上的骨干節(jié)點(diǎn)，，則需要滿(mǎn)足以下的約束條件：(6)選取nk作為ni作為依賴(lài)節(jié)點(diǎn)；否則，則說(shuō)明nk和ni兩者在中間節(jié)點(diǎn)之間，即nk在ci環(huán)的內(nèi)部，此時(shí)nk將收集到的全部財(cái)務(wù)信息丟棄，并且更新集合A=A-(ni)。④繼續(xù)重復(fù)步驟①和步驟③，直到集合為A為空集，則停止計(jì)算。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在事業(yè)單位內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)節(jié)點(diǎn)上時(shí)，傳感器能夠感應(yīng)數(shù)據(jù)是否傳輸至骨干節(jié)點(diǎn)。假設(shè)傳輸?shù)焦歉晒?jié)點(diǎn)后，需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位[11-12]，并且將定位結(jié)果發(fā)送至服務(wù)器。在上述分析的基礎(chǔ)上，需要將非骨干節(jié)點(diǎn)設(shè)定為依賴(lài)節(jié)點(diǎn)，具體的操作步驟如下：(1)全部骨干節(jié)點(diǎn)廣播依賴(lài)請(qǐng)求消息設(shè)定為設(shè)備請(qǐng)求，DREQ消息為一個(gè)二元組〈ni,ci〉。(2)當(dāng)普通節(jié)點(diǎn)接收到DREQ信息后，將層環(huán)編號(hào)較小的骨干節(jié)點(diǎn)設(shè)定為依賴(lài)節(jié)點(diǎn)。在不同的層環(huán)上選取一個(gè)節(jié)點(diǎn)，共同組建中心節(jié)點(diǎn)以及sink間的骨干路徑。其中骨干路徑主要負(fù)責(zé)將中心節(jié)點(diǎn)得到的目標(biāo)定位結(jié)果傳輸至節(jié)點(diǎn)集合，通過(guò)sink將節(jié)點(diǎn)再次傳輸至依賴(lài)節(jié)點(diǎn)，重復(fù)上述操作過(guò)程，直至全部的數(shù)據(jù)到達(dá)中心節(jié)點(diǎn)。當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)測(cè)區(qū)域后，位于目標(biāo)周?chē)墓?jié)點(diǎn)能夠感應(yīng)到目標(biāo)。當(dāng)Dpacket到達(dá)中心節(jié)點(diǎn)之后，中心節(jié)點(diǎn)通過(guò)Dpacket中的sdi，選取出sdi取值較小的m個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中目標(biāo)位置能夠表示為：在目標(biāo)位置信息反饋節(jié)點(diǎn)，中心節(jié)點(diǎn)將Lpacket利用骨干節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)至sink，重復(fù)上述操作過(guò)程，直至完成全部的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息采集。

2.2模型的建立

在基于SSH架構(gòu)的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型建立的過(guò)程中，非生命代理系統(tǒng)呈現(xiàn)的知識(shí)為顯性知識(shí)，而主動(dòng)知識(shí)節(jié)點(diǎn)的所擁有的即為隱性知識(shí)。在事業(yè)單位內(nèi)網(wǎng)內(nèi)，實(shí)質(zhì)就是將兩種知識(shí)體進(jìn)行轉(zhuǎn)換[13-14]，有效實(shí)現(xiàn)事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享。事業(yè)單位內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)主要是由知識(shí)元素以及知識(shí)單元等組成，將其稱(chēng)為節(jié)點(diǎn)，將各個(gè)知識(shí)間的關(guān)聯(lián)設(shè)定為“邊”或者“鏈”，組成的網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)為知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。首先組建事業(yè)單位內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)圖G(N,L)來(lái)描述大規(guī)模協(xié)作的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，N代表節(jié)點(diǎn)集，節(jié)點(diǎn)i代表大規(guī)模協(xié)作的主動(dòng)性主體；L代表邊集；(i,j)(i,jN)代表節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j兩者間的財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享活動(dòng)。設(shè)定變量li,j代表節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享活動(dòng)次數(shù)，即邊(i,j)的權(quán)重取值。當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間發(fā)生共享的次數(shù)越多，邊(i,j)的權(quán)重取值也就越大。由于參加協(xié)作的主體可能分別來(lái)自不同的知識(shí)領(lǐng)域，具有不同的背景，以下將事務(wù)單位內(nèi)的全部財(cái)務(wù)信息進(jìn)行劃分。采用一個(gè)n維數(shù)組Ki,k代表節(jié)點(diǎn)i所擁有協(xié)作項(xiàng)目相關(guān)的n個(gè)鄰域信息，統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)n個(gè)鄰域的知識(shí)。節(jié)點(diǎn)i的知識(shí)Ki,k為知識(shí)分量的集合，同時(shí)設(shè)定各個(gè)知識(shí)分量是相互獨(dú)立的，且服從(0,1)的隨機(jī)分布。在事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型建立的過(guò)程中，不同信息間的差距會(huì)影響知識(shí)共享的效率，在共享模型中需要全面體現(xiàn)社會(huì)化以及組合化的過(guò)程。在社會(huì)化時(shí)，假設(shè)兩個(gè)事業(yè)單位間的財(cái)務(wù)信息背景存在較大的差異，則主體i不具備理解主體j中隱形知識(shí)所必需的基礎(chǔ)信息。以下主要通過(guò)知識(shí)差距來(lái)測(cè)量?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)相似度測(cè)度，設(shè)定各個(gè)知識(shí)分量對(duì)協(xié)作項(xiàng)目具有相同的重要性，同時(shí)將大規(guī)模知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)初始分布設(shè)定為隨機(jī)分布。由于隨機(jī)分布滿(mǎn)足了知識(shí)分布的主要特點(diǎn)，各個(gè)主體都具有不同的知識(shí)專(zhuān)長(zhǎng)[15-16]。在相同的知識(shí)體上，協(xié)作主體的水平高低比，大致呈現(xiàn)正態(tài)分布，也就是知識(shí)水平偏低的人較少，而大部分人的知識(shí)較為平庸。針對(duì)節(jié)點(diǎn)i,jN(n)而言，且i≠j，設(shè)定節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j間的知識(shí)差距能夠表示為：公式(7)代表兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在知識(shí)維度上的空間距離，反映不同事業(yè)單位間財(cái)務(wù)信息的差異性。將公式(7)進(jìn)行歸一化處理，具體的計(jì)算式為：對(duì)大規(guī)模協(xié)作知識(shí)體在共享區(qū)間內(nèi)進(jìn)行分析，在小范圍的知識(shí)共享內(nèi)，設(shè)定兩者主體之間的知識(shí)差距為a，所以主體間的數(shù)量也是有限的。另外，在每次循環(huán)計(jì)算的過(guò)程中，需要全面計(jì)算各個(gè)事業(yè)單位節(jié)點(diǎn)所包含的信息，同時(shí)將各個(gè)節(jié)點(diǎn)分別設(shè)定為不同的學(xué)習(xí)對(duì)象[17]，采用單向鏈接表示，其中第Ki,k個(gè)事業(yè)單位中的財(cái)務(wù)信息之間存在如下的關(guān)聯(lián)：在上述分析的基礎(chǔ)上，需要將全部采集到的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行劃分，具體計(jì)算式為：結(jié)合劃分結(jié)果組建事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型，即：綜上所述，有效實(shí)現(xiàn)了事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享。

3仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)基于SSH架構(gòu)的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型的綜合有效性，在Inteli5-3320MCPU2.6GHz，4GRAM環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試。(1)事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享效率/(%)：由于在計(jì)算的過(guò)程中涉及很多環(huán)節(jié)，導(dǎo)致整個(gè)模型的共享效率受到影響，但是不同模型的操作環(huán)節(jié)不同，致使共享效率分別受到不同程度的影響。以下選取文獻(xiàn)[3]模型和文獻(xiàn)[4]模型作為對(duì)比對(duì)象，將共享效率設(shè)定為測(cè)試指標(biāo)，利用圖1給出具體的實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果：分析圖1中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，隨著測(cè)試樣本數(shù)量的增加，各個(gè)模型的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享效率均發(fā)生了十分明顯的變化。但是由于所設(shè)計(jì)模型在前期，大面積大范圍采集事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息，完成目標(biāo)信息采集，促使模型的共享效率得到有效提升，且明顯優(yōu)于另外兩種模型。(2)容錯(cuò)率/(%)：以下實(shí)驗(yàn)測(cè)試主要對(duì)比三種不同模型的容錯(cuò)率，具體實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表1所示。分析表1中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，所設(shè)計(jì)模型的容錯(cuò)率在三種模型中為最高，主要是因?yàn)樵谒O(shè)計(jì)模型中加入了信息采集，促使整個(gè)信息共享過(guò)程中不會(huì)有信息丟失，進(jìn)而整個(gè)模型的容錯(cuò)率也會(huì)隨之增加。(3)事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息吸收比率/(%)：事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息吸收比率也是實(shí)驗(yàn)測(cè)試的一項(xiàng)重要指標(biāo)，利用表2給出三種共享模型的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息吸收比率對(duì)比結(jié)果。分析表2中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，由于測(cè)試節(jié)點(diǎn)不同，導(dǎo)致各個(gè)模型的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息吸收比率也存在十分明顯的差異。但是和另外兩種模型相比，由于所設(shè)計(jì)模型進(jìn)行對(duì)各個(gè)事業(yè)單位的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行了全面采集，確保信息的完整性，進(jìn)而達(dá)到提升所設(shè)計(jì)模型事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息吸收比率的目的。

4結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)信息共享模型存在的一系列問(wèn)題，提出一種基于SSH架構(gòu)的事業(yè)單位財(cái)務(wù)信息內(nèi)部共享模型,能夠有效提升財(cái)務(wù)信息共享效率、容錯(cuò)率下降以及財(cái)務(wù)信息吸收比率。后續(xù)將重點(diǎn)結(jié)合相關(guān)的財(cái)務(wù)信息特征進(jìn)行具體的實(shí)證分析以及調(diào)查，對(duì)這些迭代過(guò)程進(jìn)行簡(jiǎn)化處理和理想的設(shè)立，設(shè)計(jì)更加合理的共享模型。

作者:楊瑩 單位:云南省公路局楚雄公路局