[发明专利]一种指数计算平台和方法在审
| 申请号： | 201710391942.0 | 申请日： | 2017-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN107315775A | 公开（公告）日： | 2017-11-03 |
| 发明（设计）人： | 马宁;段立新;王肃 | 申请（专利权）人： | 国信优易数据有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11384 | 代理人： | 郑青松 |
| 地址： | 100070 北京市丰台*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种指数计算平台，包括数据获取模块，用于获取进行指数计算的数据；指标体系构建模块，用于基于获取的数据构建指标体系；特征选择模块，用于对指标体系确定的指标进行特征选择，确定指数计算使用的特征；权重确定模块，用于将确定的特征对应的特征值以及作为目标变量的初始指数值输入预设深度学习模型，采用深度神经网络进行迭代训练，得到各特征分别对应的权重；权重和指数调整模块，用于按照预设周期收集关于当前指数值的监督信息，并基于该监督信息来调整各特征的权重和得到新的当前指数值。本发明还提供一种指数计算方法。本发明确定的当前指数值能够准确的反映最新状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 指数 计算 平台 方法 | ||
【主权项】：
一种指数计算平台，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取进行指数计算的数据；指标体系构建模块，用于基于获取的数据构建指标体系；特征选择模块，用于对所述指标体系确定的指标进行特征选择，确定指数计算使用的特征；权重确定模块，用于将确定的特征对应的第一特征值以及作为目标变量的初始指数值输入预设深度学习模型，采用深度神经网络进行迭代训练，得到以各特征为变量的函数结构以及各特征分别对应的权重；权重和指数调整模块，用于按照预设周期执行如下调整步骤：收集表征当前指数与其所表征现实情况之间偏差的监督信息；并对收集的监督信息进行解析生成反馈标签；根据所述反馈标签表征的当前指数值的偏差方向确定对应的调整规则，并对当前指数值进行调整，得到调整后的新的当前指数值；将所述新的当前指数值输入所述预设深度学习模型，采用深度神经网络再次进行迭代训练，得到调整后的以各特征为变量的函数结构以及各特征分别对应的权重。
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