[发明专利]基于SOM神经网络聚类算法的缴费行为分析方法在审

专利信息
申请号: 201711270034.2 申请日: 2017-12-05
公开(公告)号: CN107909288A 公开(公告)日: 2018-04-13
发明(设计)人: 樊新;李文杰;秦宇;徐宝锋;王曦雯;陈爽;郑海涛;李昂泽;石研;刘文会;曹爽;叶飞;牛彦鹏;唐思萌 申请(专利权)人: 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司;北京科东电力控制系统有限责任公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司37221 代理人: 张勇
地址: 010020 内蒙古自治区呼*** 国省代码: 内蒙古;15
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摘要: 发明公开了一种基于SOM神经网络聚类算法的缴费行为分析方法,包括以下步骤获取整个区域的所有缴费用户基本属性信息和缴费习惯属性信息的数据,形成数据集;确定数据集中行为指标参数、客户分类数量和连接权的约束条件,构建SOM神经网络;选取数据集中的一部分样本,依次进行SOM神经网络各个学习模式的训练,不断优化修正与获胜神经元相连的各连接权,直到修正量满足设定值;利用优化后的SOM神经网络对数据集进行分类,得到针对行为指标参数,满足客户分类数量的分类结果,计算数据集的各指标的平均值,得到缴费行为聚类结果。能够挖掘出影响因素之间存在一定的关联性,更有利于客户缴费行为的分类和进一步研究。
搜索关键词: 基于 som 神经网络 算法 缴费 行为 分析 方法
【主权项】:
一种基于SOM神经网络聚类算法的缴费行为分析方法,其特征是:包括以下步骤:(1)获取整个区域的所有缴费用户基本属性信息和缴费习惯属性信息的数据,形成数据集;(2)确定数据集中行为指标参数、客户分类数量和连接权的约束条件,构建SOM神经网络;(3)选取数据集中的一部分样本,依次进行SOM神经网络各个学习模式的训练,不断优化修正与获胜神经元相连的各连接权,直到修正量满足设定值;(4)利用优化后的SOM神经网络对数据集进行分类,得到针对行为指标参数,满足客户分类数量的分类结果,计算数据集的各指标的平均值,得到缴费行为聚类结果。
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