[发明专利]一种粮食收购业务管理方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种粮食收购业务管理方法及系统，属于粮食收购管理技术领域。所述方法包括：根据待检测的粮食收购业务信息确定用于进行异常点识别的指标以及对应的业务数据，利用基于正态分布的一元离群点检测方法对该指标对应的业务数据进行检测得到异常业务数据，然后采用决策树与二折交叉验证结合的方法将剩余业务信息均分为两组数据，并利用两组数据分别训练得到两个对应的决策树模型，然后利用这两个模型对两组数据进行交叉检测得到异常业务数据再求并，最后根据异常业务数据生成相应的粮食收购业务管理策略进行粮食收购业务管理。本发明实施例能够及时、准确地发现异常业务数据，并可据此实现对粮食收购业务的有效管理。

技术领域

本发明实施例涉及粮食收购管理技术领域，尤其涉及一种粮食收购业务管理方法及系统。

背景技术

我国是粮食和人口大国，粮食安全影响到国民生计，对于经济健康发展具有重大意义。当前我国在粮食收购过程中还存在着许多业务信息与实际交易情况不符、人为造假等现象，由于未能及时发现业务信息中存在的这些异常情况，导致粮食收购业务管理出现漏洞，严重威胁粮食安全。

每年我国收购的散粮数量极大，海量的业务信息要纯粹依靠人力去分析、甄别异常数据，无异于大海捞针。传统的甄别方法有：1、利用抽样技术，投入大量人力进行调查回访，该方法只能利用极小部分的业务信息，需要投入大量的人力及时间成本，且存在调查者受贿的可能性。2、利用专家制定规则，通过规则进行筛选，这种方法的效果依赖于规则的制定，大部分规则本身都具有时效性或地域性限制，一旦失效，又需要重新投入时间进行调研，无法满足即时性的需要。

因此如何能够及时、准确地识别粮食收购业务信息中的异常业务数据，并据此对粮食收购业务进行有效管理成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例所解决的技术问题之一在于提供一种粮食收购业务管理方法及系统，用以克服现有技术中未能及时准确地识别粮食收购业务信息中的异常业务数据而无法实现粮食收购业务的有效管理的缺陷，达到及时准确地发现异常业务数据并据此有效管理粮食收购业务的效果。

一方面，本发明实施例提供一种粮食收购业务管理方法，包括：

根据待检测的粮食收购业务信息确定用于进行异常点识别的指标以及对应的业务数据；

利用基于正态分布的一元离群点检测方法对所述指标对应的业务数据进行检测得到异常业务数据；

将所述待检测的粮食收购业务信息中未被识别出异常业务数据的剩余业务信息均分为第一组业务数据和第二组业务数据；

利用所述第一组业务数据运行决策树算法训练得到第一模型，并利用所述第二组业务数据运行所述决策树算法得到第二模型；

根据所述第一模型生成第一规则，并根据所述第一规则对所述第二组业务数据进行匹配分析得到异常业务数据；

根据所述第二模型生成第二规则，并根据所述第二规则对所述第一组业务数据进行匹配分析得到异常业务数据；

对所述第一组业务数据和所述第二组业务数据中的异常业务数据求并；

根据所述异常业务数据生成相应的粮食收购业务管理策略并根据所述粮食收购业务管理策略进行粮食收购业务管理。

可选地，在本发明第一具体实施例中，所述利用基于正态分布的一元离群点检测方法对所述指标对应的业务数据进行检测得到异常业务数据的步骤具体包括：

根据下述公式分别计算得到各指标对应的业务数据的均值μ和方差σ：

其中，n表示业务数据的个数，x_i表示每个业务数据的取值；