[发明专利]一种基于图卷积神经网络的绩效评估方法及系统有效

专利信息
申请号: 202310154103.2 申请日: 2023-02-23
公开(公告)号: CN116109195B 公开(公告)日: 2023-06-27
发明(设计)人: 胡为民;熊自康;杨琳珺;傅红宇;龙琪;于庆丰 申请(专利权)人: 深圳市迪博企业风险管理技术有限公司
主分类号: G06Q10/0639 分类号: G06Q10/0639;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/084
代理公司: 北京惟盛达知识产权代理事务所(普通合伙) 11855 代理人: 陈钊
地址: 518000 广东省深圳市福田*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于图卷积神经网络的绩效评估方法及系统,该方法包括:获取目标企业的经营特征集合,并对经营特征集合进行标准化和拼接处理后,输入特征编码模型,获得目标企业的经营特征编码集合;将经营特征编码集合中所有元素输入预先训练得到的Transformer网络,获得目标企业的多个隐藏特征向量以及每个隐藏特征向量与多个绩效指标之间的相关性分值;根据相关性分值对隐藏特征向量与绩效指标进行匹配,并根据匹配结果构建经营与绩效关系图;将经营与绩效关系图输入预先训练得到的图卷积神经网络,得到绩效指标评估结果。本发明实现了高效率、高准确度和智能化的绩效评估,有利于降低企业经营风险,提高企业的经营效率。
搜索关键词: 一种 基于 图卷 神经网络 绩效 评估 方法 系统
【主权项】:
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