[发明专利]一种基于深度神经网络的互金企业评级模型在审
申请号: | 201710361427.8 | 申请日: | 2017-05-19 |
公开(公告)号: | CN107301493A | 公开(公告)日: | 2017-10-27 |
发明(设计)人: | 庞蕾;李秀生 | 申请(专利权)人: | 四川新网银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q30/02 |
代理公司: | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司51230 | 代理人: | 李春芳 |
地址: | 610041 四川省成都市高*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种基于深度神经网络的互金企业评级模型,涉及计算机应用技术领域,包括如下步骤挖掘互金企业信息图谱、经营图谱、舆情信息、互金企业存管真实数据、其他渠道数据;找出负样本数据,根据样本数据,结合S1‑S5中挖掘的数据,通过CNN卷积神经网络抽取出TOPN互金企业和倒数N家互金企业的各企业特征群;通过FNN前驱神经网络,对有效特征进行分类并科学计算出所占权重;根据强规则和模型训练,根据不同需求找出不同的互金企业评级模型;根据历史数据,对评级效果进行验证,历史数据为在外部挖掘的互经企业评级数据;根据不同的应用场景,产出对应的互金企业应用模型;模型需要时刻补充数据调优,人为标注badcase法进行学习调优。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 神经网络 企业 评级 模型 | ||
【主权项】:
一种基于深度神经网络的互金企业评级模型,其特征在于,包括如下步骤:S1:挖掘互金企业信息数据;S2:挖掘互金企业经营数据;S3:挖掘互金企业舆情信息;S4:挖掘互金企业存管真实数据;S5:挖掘互金企业其他渠道数据;S6:找出正负样本数据;根据网上公开的已有的企业评分选出TOPN互金企业作为正向样本;根据目前已倒闭、查封、负面舆情企业、经营情况倒数数据,综合抽取倒数N家互金企业负向样本。S7:根据样本数据,结合S1‑S5中挖掘的数据,通过CNN卷积神经网络抽取出S6中的TOPN互金企业和倒数N家互金企业的各企业特征群;计算详情如下:通过计算即可从样本数据中抽取出对应有效特征;x随样本量的变化会进行动态调整;S8:通过FNN前驱神经网络,对有效特征进行分类并科学计算出所占权重;上式中,Sj和θj代表有效特征向量,x=[x1,x2,...,xn]T是输入特征向量,wji是xi到yj的连接权,输出量yj(j=1,2,...,m)是按照不同特征的分类结果,可计算出对应评分,权重数据即为评分数据;S9:结合不同应用场景、政策影响、黑名单、人为鲜艳知识等作为强规则;S10:根据强规则和模型训练,根据不同需求找出不同的互金企业评级模型;S11:根据历史数据,对评级效果进行验证,历史数据为在外部挖掘的互经企业评级数据;S12:根据不同的应用场景,产出对应的互金企业应用模型;如企业经营表现资产评级、企业信用表现评级、互金企业投资价值评级等等;S13:模型需要时刻补充数据调优,人为标注badcase法进行学习调优;这里会用到机器学习的方法来自动学习调优。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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